【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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