基于深度神经网络的车辆图片特征自动识别技术研究 |
| |
引用本文: | 刘元周,倪令格,晁亚东,刘恩.基于深度神经网络的车辆图片特征自动识别技术研究[J].警察技术,2019(5):86-88. |
| |
作者姓名: | 刘元周 倪令格 晁亚东 刘恩 |
| |
作者单位: | 中国刑事警察学院;中国刑事警察学院;中国刑事警察学院;中国刑事警察学院 |
| |
摘 要: | 针对公安工作中嫌疑车辆种类型号众多、排查分类困难等问题,尝试提出一种基于AlexNet深度神经网络的车辆自动识别技术,能够快速实时对车辆进行分类识别,极大减少了利用人工进行嫌疑车辆排查的时间。该方法可以自适应地避免复杂环境背景对识别效果的干扰,提高嫌疑车辆的识别准确度。经验证,用1000张自然环境下车辆照片进行编程实验和仿真模拟,识别率达到了97.26%。该方法具有优良的鲁棒性和普适性。
|
关 键 词: | 图像识别 卷积神经网络 深度学习 迁移学习 AlexNet |
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录! |
| 点击此处可从《警察技术》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《警察技术》下载免费的PDF全文 |
|