深度卷积神经网络的汽车车型识别方法

发布时间：2017-07-06 00:03

  本文关键词：深度卷积神经网络的汽车车型识别方法

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【摘要】：针对现有汽车车型识别方法计算量大、提取特征复杂等问题,提出一种基于深度卷积神经网络的汽车车型识别方法。该方法借助于深度学习,对经典的卷积神经网络做出改进并得到由多个卷积层和次抽样层构成的深度卷积神经网络。根据五种车型的分类结果,表明该方法在识别率方面较传统方法有明显的提高。实验还研究了网络层数、卷积核大小、特征维数对深度卷积神经网络的性能和识别率的影响。
【作者单位】： 天津大学电气与自动化工程学院;天津市过程检测与控制重点实验室;
【关键词】： 深度学习 深度卷积神经网络 汽车车型识别 特征提取
【基金】：天津市科技计划基金资助项目(13ZXCXGX40400)
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 0引言随着人民生活水平的不断提高,汽车数量日益增多,道路承载状况与汽车增长量之间的矛盾愈发突出,由此产生的道路堵塞、交通环境恶化等问题,进一步加剧了交通压力[1]。汽车车型识别问题作为模式识别领域在智能交通系统方向的重要应用,在交通监控和管制、交通事故责任判定等

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