文档名：基于卷积神经网络的车型识别
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％.
作者：郭晓伟扈啸陈跃跃
作者单位：湖南省长沙市开福区国防科技大学410073
母体文献：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论文集
会议名称：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
会议时间：2016年8月10日
会议地点：西安
主办单位：中国计算机学会
语种：chi
分类号：TP3U49
关键词：智能交通系统 车型识别 卷积神经网络
在线出版日期：2017年10月24日
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