基于改进的AlexNet的车辆颜色识别 |
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引用本文: | 李钦岩,孙鹏,韩虹,单大国.基于改进的AlexNet的车辆颜色识别[J].警察技术,2021(4):57-60. |
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作者姓名: | 李钦岩 孙鹏 韩虹 单大国 |
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作者单位: | 中国刑事警察学院 ;司法部司法鉴定重点实验室 |
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摘 要: | 针对复杂环境下,通过车牌识别对嫌疑车辆追踪难以进行的问题,提出了一种基于改进的AlexNet深度学习网络的车辆颜色自动识别技术,从而缩小排查范围,实现对嫌疑车辆的追踪寻找,提升工作效率。该方法基于AlexNet网络的基础架构,使用Adam算法代替SGD算法作为优化函数,提升网络的收敛速度,引入批量归一化算法( Batch Normalization,BN),减少网络中间层的数据波动,提升算法的稳定性,同时保留第一个Dropout层,避免过拟合现象。该方法在Vehicle_Color_Recongnition Dataset数据集上进行实验,结果表明,该方法的车辆颜色识别准确率达到了 97.69%,该方法具有良好的鲁棒性和泛化能力,能够为公共交通、公安视频侦查等工作提供帮助。
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关 键 词: | 视频侦查 车辆颜色识别 AlexNet 批量归一化 深度学习 |
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