基于卷积神经网络的车辆细粒度分类算法研究

来源 :哈尔滨工程大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：vvx888

【摘要】

：

随着智能交通系统的快速发展,基于图像的车辆分类越来越受到研究人员的重视。本文主要针对自然场景中的车辆图像进行细粒度分类研究,该类图像的特点是背景复杂多变且拍摄角度也不固定,车辆本身存在较高的类内差异和较低的类间差异。传统的图像特征分类方法有基于HOG特征的、有基于SIFT特征的等等,这些特征都是由人工设计的,特征的提取过程较为繁琐,且有些图像特征是根据特定场景设计的,不具有普适性。近年来随着深度学

【作者】

：

马俊杰

【出处】

：

哈尔滨工程大学

【发表日期】

：

2019年08期

【关键词】

：

车辆细粒度分类卷积神经网络 FV-SIFT特征 SVM多分类双线性卷积神经网络

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