基于卷积神经网络的车辆检索方法研究

发布时间：2017-07-30 01:02

  本文关键词：基于卷积神经网络的车辆检索方法研究

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【摘要】：为了解决传统车辆检索方法中准确性和区分度较低的问题,本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的车辆检索方法。该方法利用CNN稀疏连接和权值共享的优点,针对车辆前脸图像关键特征位置的相对不变性,设计了一个七层的网络结构,可以合理提取车辆的有效特征,并将低级结构特征组合成为高一级的特征,既简化了模型的复杂度,也克服了旋转平移等因素对检测结果的影响。该方法最终通过相似度排序的方法得到检索结果。实验结果表明,本文所提出的方法相对于基于局部不变特征方法具有更高的准确度。
【作者单位】： 天津职业技术师范大学电子工程学院;
【关键词】： 车辆检测 图像检索 卷积神经网络
【基金】：天津市高等学校科技发展基金计划项目(2011710)
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 1 引言 随着生活水平和工业水平的提高,机动车数量迅速增长,车辆的品牌也有所增加,传统的人工基于视频图像对交通信息的判断工作已经无法满足当前的发展状况,有效判别某一辆汽车具体品牌型号对于交通管理领域,特别是对车辆违章、无牌照车辆等公安稽查领域有着非常重要的意义[

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本文编号：591814