基于深度学习的车型识别

• 作者: 刘冬琦
• 来源期刊: 探索科学
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机视觉 卷积神经网络 SIFT CNN算法 特征提取 模式识别 系统仿真
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 教育与教学
• 页码范围: 206-208
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 1612字
• 语种: 中文

摘要

随着人工智能技术飞速发展,计算机视觉领域的应用也越来越广泛,车型识别是近年来研究人员的一大热点,运用卷积神经网络和SIFT特征匹配算法,CNN算法,特征提取、物体检测与图像生成、模式识别等技术,对车型进行图像分割和边缘检测,并采用了大量的数据集进行系统仿真.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘冬琦		1	0	0.0	0.0