基于局部特征的车辆二次识别方法

• 作者: 苏欣欣 蒋行国 蔡晓东
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆识别 卷积神经网络 交通卡口 特征提取 局部特征
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 469-475
• 页数: 7页
• 分类号: TP399
• 字数: 3575字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-808X.2018.06.008

摘要

为了解决在无车牌情况下,难以从众多外形相同的车辆中识别出特定目标的问题,提出一种新的基于局部特征的车辆二次识别方法.针对车脸和车窗不同的特性,提出改进的IHFCNN模型提取车脸的深度特征,并进一步对车脸进行分类确定相关车型.设计一种新的车窗特征识别算法,在车辆相同型号下利用车窗显著特征进行匹配对比,识别检索出特定的目标车辆.实验结果表明,该方法与其他侧重于通用外观的方法相比,对交通卡口车辆图像识别准确率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋行国	桂林电子科技大学信息与通信学院	26	46	4.0	5.0
2	蔡晓东	桂林电子科技大学信息与通信学院	64	228	9.0	12.0
3	苏欣欣	桂林电子科技大学信息与通信学院	2	0	0.0	0.0