一种基于卷积神经网络的车辆检测方法

• 作者: 叶运生
• 来源期刊: 农业装备与车辆工程
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 车辆识别 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 44-48
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4265字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3142.2019.02.011

摘要

介绍了一种基于卷积神经网络的车辆识别方法.该方法首先对车道线进行边缘检测,采用车道线模型进行匹配,从而确定道路感兴趣区域.然后采集道路视频,对其中的车辆目标进行标注,制作车辆数据集,再设计一种卷积神经网络,利用车辆数据集训练检测器,使检测器适应于车辆二分类识别的任务.最后在道路感兴趣区域中检测车辆.相较于传统的车辆识别方法,该方法具有较好的准确性与鲁棒性,在复杂行驶环境下的识别效果令人满意.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶运生	安徽省合肥市合肥工业大学汽车与交通工程学院	2	2	1.0	1.0