【摘 要】
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针对现有车型识别算法的耗时长、特征提取复杂、识别率低等问题，引入了基于深度学习的卷积神经网络(Convolutional Neural Network CNN)方法。此方法具有鲁棒性好，泛化能力强，识
【机 构】
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四川大学计算机学院,四川大学视觉合成图形图像技术国家重点学科实验室,四川大学电气信息学院,四川大学空天科学与工程学院
【基金项目】
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2013成都市八大科技产业化工程资助项目
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针对现有车型识别算法的耗时长、特征提取复杂、识别率低等问题，引入了基于深度学习的卷积神经网络(Convolutional Neural Network CNN)方法。此方法具有鲁棒性好，泛化能力强，识别度高等优点，因而被广泛使用于图像识别领域。在对公路中的四种主要车型（大巴车，面包车，轿车，卡车）的分类实验中，改进后的卷积神经网络LeNet-5使车型训练、测试结果均达到了98%以上，优于传统的SIFT+SVM算法;另外，还研究了改进网络中的Dropout层对车型识别效果的影响。与传统算法相比，经过改进后的卷积神经网络LeNet-5，在减少检测时间和提高识别率等方面都有了显著提高，在车型识别上具有明显的优势。
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