【摘 要】
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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
【基金项目】
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吉林省发展改革委员会项目(222160103009)
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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
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