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基于卷积神经网络的车型识别

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车型识别是智能交通系统的重要组成部分,无论是在交通监控领域,还是在高速公路和停车场的全自动收费领域,都有着广泛的应用.目前的研究大都仅限于按车辆大小分为大型、中型和小型,本文在现有分类的基础上,利用Matconvnet提供的卷积神经网络框架,通过对Alexnet网络进行调整优化,采用车型数据库进行训练,将小型车辆分为皮卡车(pickup)、面包车(minibus)、SUV、MPV、三厢轿车(sedan)、两厢轿车(hatchback)六类,最终使训练识别率达到97.4％,测试识别率达到91％.

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来源
《第二十届计算机工程与工艺年会暨第六届微处理器技术论坛》|2016年|333-338|共6页
会议地点西安
作者
郭晓伟; 扈啸;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
智能交通系统; 车型识别; 卷积神经网络;

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