基于卷积神经网络的车辆识别设计与实现

• 作者: 叶亚光
• 来源期刊: 电脑知识与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 卷积神经网络 车辆识别
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 169-170
• 页数: 2页
• 分类号: TP311
• 字数: 2007字
• 语种: 中文

摘要

随着人工智能的不断发展,对于传统领域提出了新的挑战.在大数据时代,图片和视频信息的成倍增长,如何从这些信息中提取出我们"感兴趣"的数据,成了越来越多学者研究的重点.本文基于卷积神经网络,构建车辆图像数据库,参考当下计算机视觉领域新提出的GoogleNet网络分类模型,修改NVDIA提出的Detection网络部分层,调整学习率、激活函数等部分训练参数和网络结构,形成新的object detection网络结构,提高对于图像和视频中车辆的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶亚光		2	0	0.0	0.0