【摘 要】
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为了充分利用图像信息以提高现有交通监控下车型分类的效果，提出融合梯度卷积特征的胶囊网络模型（HOG-C CapsNet）。该模型在胶囊网络的基础上，增加了融合梯度卷积特征（HOG-C）提取方
【机 构】
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太原科技大学计算机科学与技术学院; 忻州师范学院计算机系;
【基金项目】
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山西省应用基础研究项目（201801D221179）
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为了充分利用图像信息以提高现有交通监控下车型分类的效果，提出融合梯度卷积特征的胶囊网络模型（HOG-C CapsNet）。该模型在胶囊网络的基础上，增加了融合梯度卷积特征（HOG-C）提取方法。首先，使用梯度统计特征提取层对图像中的梯度信息进行统计，构建方向梯度直方图（HOG）特征图；其次，使用卷积层提取出图像的颜色信息，与HOG特征图融合构成HOG-C特征图；最后，输入卷积层提取HOG-C特征图的抽象特征，并通过胶囊网络对其进行具有三维空间特征表达的胶囊封装，使用动态路由算法实现车型分类。在BIT-Vehicle数据集上对该模型和其他相关模型进行对比实验，该模型得到98.17%的准确率、97.98%的平均精确度（MAP）、98.42%的平均召回率（MAR）和98.20%的综合评价指标。实验结果表明，该模型在交通监控下的车型分类上具有更好的效果。
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