钛学术
文献服务平台
学术出版新技术应用与公共服务实验室出品
首页
论文降重
免费查重
学术期刊
学术导航
任务中心
论文润色
登录
文献导航
学科分类
>
综合
工业技术
科教文艺
医药卫生
基础科学
经济财经
社会科学
农业科学
哲学政法
社会科学II
哲学与人文科学
社会科学I
经济与管理科学
工程科技I
工程科技II
医药卫生科技
信息科技
农业科技
数据库索引
>
中国科学引文数据库
工程索引(美)
日本科学技术振兴机构数据库(日)
文摘杂志(俄)
科学文摘(英)
化学文摘(美)
中国科技论文统计与引文分析数据库
中文社会科学引文索引
科学引文索引(美)
中文核心期刊
cscd
ei
jst
aj
sa
ca
cstpcd
cssci
sci
cpku
默认
篇关摘
篇名
关键词
摘要
全文
作者
作者单位
基金
分类号
搜索文章
搜索思路
钛学术文献服务平台
\
学术期刊
\
基础科学期刊
\
自然科学总论期刊
\
应用科技期刊
\
基于卷积神经网络的车辆型号识别研究
基于卷积神经网络的车辆型号识别研究
作者:
孙煜彤
宁慧
王巍
赵梓成
郜雨桐
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
图像识别
车辆识别
卷积神经网络
选择性搜索
特征提取
候选窗口
识别时间
识别准确率
摘要:
为了解决交通系统中车辆型号识别率还不够高的情况,通过可视化手段优化了特征提取的步骤,同时设计了车辆识别的分类器模型和一系列训练策略.运用选择性搜索方法对样本进行分析,由此得出候选区域,之后利用融合算法和边框回归算法得出真实车辆所在区域的候选窗口.在车辆候选窗口被标出后,利用卷积神经网络对候选窗口的特征进行提取,送入到神经网络中进行分类,最终得出车辆的具体型号.通过实验表明,提出的基于卷积神经网络的图像识别算法与传统的卷积神经网络以及SVM比较,在车辆识别上都有更好的识别率.
暂无资源
收藏
引用
分享
推荐文章
基于卷积神经网络车身颜色识别技术研究
卷积神经网络
车身颜色识别
网络层数
迭代次数
学习率
基于卷积神经网络的汽车型号识别
深度学习
卷积神经网络
Adaboost
LBP
SVM
车辆识别
卷积神经网络在车辆识别中的应用
车辆识别
深度学习
卷积神经网络(CNN)
特征提取
支持向量机(SVM)
基于卷积神经网络的监控场景下车辆颜色识别
车辆颜色识别
卷积神经网络
图像处理
智能交通系统
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于卷积神经网络的车辆型号识别研究
来源期刊
应用科技
学科
工学
关键词
图像识别
车辆识别
卷积神经网络
选择性搜索
特征提取
候选窗口
识别时间
识别准确率
年,卷(期)
2018,(6)
所属期刊栏目
计算机技术与应用
研究方向
页码范围
53-58,62
页数
7页
分类号
TP311
字数
5559字
语种
中文
DOI
10.11991/yykj.201803011
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王巍
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
78
697
13.0
22.0
2
宁慧
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
28
118
7.0
9.0
3
郜雨桐
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
1
5
1.0
1.0
4
赵梓成
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
1
5
1.0
1.0
5
孙煜彤
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
1
5
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(61)
共引文献
(48)
参考文献
(8)
节点文献
引证文献
(5)
同被引文献
(11)
二级引证文献
(0)
1962(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1991(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
1998(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2004(5)
参考文献(1)
二级参考文献(4)
2006(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
2007(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
2008(2)
参考文献(1)
二级参考文献(1)
2010(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
2011(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
2012(5)
参考文献(0)
二级参考文献(5)
2013(6)
参考文献(0)
二级参考文献(6)
2014(9)
参考文献(1)
二级参考文献(8)
2015(11)
参考文献(0)
二级参考文献(11)
2016(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
2017(12)
参考文献(2)
二级参考文献(10)
2018(2)
参考文献(2)
二级参考文献(0)
2018(2)
参考文献(2)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
2019(4)
引证文献(4)
二级引证文献(0)
2020(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
图像识别
车辆识别
卷积神经网络
选择性搜索
特征提取
候选窗口
识别时间
识别准确率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
应用科技
主办单位:
哈尔滨工程大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1009-671X
CN:
23-1191/U
开本:
大16开
出版地:
哈尔滨市南通大街145号1号楼
邮发代号:
14-160
创刊时间:
1974
语种:
chi
出版文献量(篇)
4861
总下载数(次)
7
总被引数(次)
21528
期刊文献
相关文献
1.
基于卷积神经网络车身颜色识别技术研究
2.
基于卷积神经网络的汽车型号识别
3.
卷积神经网络在车辆识别中的应用
4.
基于卷积神经网络的监控场景下车辆颜色识别
5.
基于卷积神经网络人脸识别方法研究
6.
基于多任务卷积神经网络的车辆多属性识别
7.
基于卷积神经网络的水稻纹枯病图像识别
8.
基于卷积神经网络识别重力异常体
9.
基于卷积神经网络的位置识别
10.
基于卷积神经网络的人脸识别研究综述
11.
基于卷积神经网络和树叶纹理的树种识别研究
12.
基于卷积神经网络的手写体数字识别
13.
基于卷积神经网络的人脸识别研究
14.
基于卷积神经网络的树种识别研究
15.
基于多尺度特征融合CNN模型的车辆精细型号识别
推荐文献
钛学术
文献服务平台
学术出版新技术应用与公共服务实验室出品
首页
论文降重
免费查重
学术期刊
学术导航
任务中心
论文润色
登录
根据相关规定,获取原文需跳转至原文服务方进行注册认证身份信息
完成下面三个步骤操作后即可获取文献,阅读后请
点击下方页面【继续获取】按钮
钛学术
文献服务平台
学术出版新技术应用与公共服务实验室出品
原文合作方
继续获取
获取文献流程
1.访问原文合作方请等待几秒系统会自动跳转至登录页,首次访问请先注册账号,填写基本信息后,点击【注册】
2.注册后进行实名认证,实名认证成功后点击【返回】
3.检查邮箱地址是否正确,若错误或未填写请填写正确邮箱地址,点击【确认支付】完成获取,文献将在1小时内发送至您的邮箱
*若已注册过原文合作方账号的用户,可跳过上述操作,直接登录后获取原文即可
点击
【获取原文】
按钮,跳转至合作网站。
首次获取需要在合作网站
进行注册。
注册并实名认证,认证后点击
【返回】按钮。
确认邮箱信息,点击
【确认支付】
, 订单将在一小时内发送至您的邮箱。
*
若已经注册过合作网站账号,请忽略第二、三步,直接登录即可。
期刊分类
期刊(年)
期刊(期)
期刊推荐
力学
化学
地球物理学
地质学
基础科学综合
大学学报
天文学
天文学、地球科学
数学
气象学
海洋学
物理学
生物学
生物科学
自然地理学和测绘学
自然科学总论
自然科学理论与方法
资源科学
非线性科学与系统科学
应用科技2022
应用科技2021
应用科技2020
应用科技2019
应用科技2018
应用科技2017
应用科技2016
应用科技2015
应用科技2014
应用科技2013
应用科技2012
应用科技2011
应用科技2010
应用科技2009
应用科技2008
应用科技2007
应用科技2006
应用科技2005
应用科技2004
应用科技2003
应用科技2002
应用科技2001
应用科技2000
应用科技1999
应用科技2018年第6期
应用科技2018年第5期
应用科技2018年第4期
应用科技2018年第3期
应用科技2018年第2期
应用科技2018年第1期
关于我们
用户协议
隐私政策
知识产权保护
期刊导航
免费查重
论文知识
钛学术官网
按字母查找期刊:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他
联系合作 广告推广: shenyukuan@paperpass.com
京ICP备2021016839号
营业执照
版物经营许可证:新出发 京零 字第 朝220126号