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《长春理工大学学报(自然科学版)》 2019年03期
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CNN在汽车识别中的应用研究

刘斌  陈桂芬  董聪瀚  
【摘要】:汽车类型快速准确识别在智能交通和视频中汽车检测具有重要意义,传统的汽车识别方法都依赖于数据预处理和特征提取,基于此,文中将卷积神经网络用于汽车识别。文中设计的卷积神经网络为加快模型的训练速度,在设计的模型中加入3层批归一化层。实验中,以三种载人车为研究对象,从每种车的图像中随机选取200张用于模型的训练,剩余图像数据用于训练好的模型测试。模型测试中,加入批归一化后的模型在测试集的识别率为98.87%,高于未加入批归一化的模型。结果表明,将卷积神经网络用于汽车识别,不仅省去复杂的特征提取工作,而且具有较高的识别率。
【作者单位】长春理工大学电子信息工程学院
【基金】:吉林省发展改革委员会项目(222160103009)
【分类号】:TP391.41;TP183;U495

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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2 马雷;臧俊杰;张润生;;不同光照条件下前方车辆识别方法[J];汽车工程;2012年04期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前9条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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10 樊田梅;基于Spark的公交车到站时间预测系统的设计与实现[D];内蒙古大学;2018年
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