基于卷积神经网络的车辆特征识别技术研究

• 作者: 李磊
• 来源期刊: 交通世界（下旬刊）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 卷积神经网络 车辆特征识别 车牌颜色
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 交通信息化
• 页码范围: 4-5,12
• 页数: 3页
• 分类号: U495
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8872(x).2022.03.002

摘要

以车牌和车身颜色为研究对象,建立卷积神经网络模型,开展测试和对比试验,确定车辆特征识别技术的识别效果.对车牌汉字、字母、数字和车身颜色进行测试和对比,试验结果表明,改进后卷积神经网络车辆识别技术准确率和识别速度均较高,识别效果较好,具有较强的实用性.