基于多分支卷积神经网络的车辆图像比对方法

发布时间：2017-09-17 10:15

  本文关键词：基于多分支卷积神经网络的车辆图像比对方法

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【摘要】：为了更有针对性地从车辆图像的不同区域提取出独特的图像特征,提出基于多分支卷积神经网络的车辆图像比对方法。首先,根据车牌定位结果获取比对车辆的车脸图像,并根据车脸图像的纹理丰富度将车脸图像划分为多个图像块;其次,使用多分支卷积神经网络分别提取各车脸图像块的深度特征;最后,通过计算车脸图像深度特征的相似度判定比对的车辆图像是否属于同种车型。实验表明,提出的方法能够提取有效的车辆图像各区域的深度特征,获得良好的车辆比对准确率,可用于套牌车辆识别。
【作者单位】： 桂林电子科技大学信息与通信学院;
【关键词】： 卷积神经网络 车辆比对 深度特征 套牌车辆识别
【基金】：国家科技支撑计划项目(2014BAK22B02) 广西科学研究与技术开发计划资助项目(桂科攻14122007-5) 桂林电子科技大学研究生教育教学改革项目(YJG201402)
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 随着社会的发展与人们生活水平的提高,城市车辆的保有量不断上升,与此同时,车辆套牌的违法行为也日益增多。为了打击套牌车辆,减少涉车犯罪,需要对使用同一车牌号码的车辆进行比对,进而识别出套牌车辆。现有的车辆比对方法主要提取车辆的图像特征进行比对。文献[1]用SIFT特征

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本文编号：868812