【摘 要】
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设计了一种快速准确的算法，实现了环境复杂、样本缺少情况下实时车辆检测和车型识别，特别是对三轮车的识别。利用一种改进的卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）快速
【机 构】
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四川大学计算机学院,四川大学图形图像研究所
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(2015AA016405)
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设计了一种快速准确的算法，实现了环境复杂、样本缺少情况下实时车辆检测和车型识别，特别是对三轮车的识别。利用一种改进的卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）快速学习车辆特征，采用微调、分段训练以及多层特征图结合的策略增强网络特征学习能力，在小样本下尽可能全面地学习目标特征。摒弃繁琐耗时的区域推荐算法和后分类算法，利用单个网络直接预测图片中目标车辆的位置和车型类别，大幅提高了算法性能。实验结果表明，采用GeForee GTX 1080 GPU时，该算法对各类车型识别准
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