一种基于深度卷积神经网络的车辆颜色识别方法

• 作者: 陈宏彩
• 来源期刊: 河北省科学院学报
• 关键词: 深度学习 卷积神经网络 颜色识别 智能交通
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

车辆颜色是车辆中显著而稳定的特征之一,在智能交通系统中具有重要的作用.针对人工设计的特征提取方法难以有效表达复杂环境下车辆颜色特征的问题,本文在AlexNet网络结构基础上,通过调整网络结构、优化网络参数,形成了基于卷积神经网络的车辆颜色识别网络模型.该方法不需要预处理过程,能够自适应地学习车辆颜色特征表示.对常见的车辆颜色进行训练测试的实验结果表明,本文提出的方法应用到车辆颜色识别问题上具有较好的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈宏彩	河北省科学院应用数学研究所	9	25	2.0	5.0