車型識別演算法

2021-05-23 13:48:08 字數 606 閱讀 5651

1 背景意義

人類傳遞資訊的主要媒介是語音和影象。從技術發展來看,影象通訊卻落後於語音通訊。影象處理技術是在第三代計算機問世後才得到了迅速發展。

目前,影象處理技術發展迅速,其應用領域也越來越廣,已成為工程學、電腦科學、資訊科學、統計學、物理學、化學、生物學、醫學甚至社會科學等領域各學科之間學習和研究的物件。如今影象處理技術己給人類帶來了巨大的經濟和社會效益。不久的將來它不僅在理論上會有更深入的發展,在應用上亦是科學研究、社會生產乃至人類生活中不可缺少的強有力的工具。

近年來,隨著我國國民經濟的不斷發展,交通運輸越來越繁忙,對交通管理提出了新的要求。在過橋過路收費系統,需要對汽車車型進行識別,以便收取相應的費用。影象處理技術可以對汽車影象進行預處理、影象分割及特徵提取,從而做到對汽車的車型進行識別。然而,當前影象處理面臨的重要任務是研究新的處理方法,構造新的處理系統,開拓更廣泛的應用領域。

2 識別演算法

這裡只給出大致的演算法流程圖。

3 實驗結果

4 結論

通過一系列的實驗,並在一定程度上調整了評判函式,使得判別結果準確有效。

05《基於深度卷積神經網路的車型識別研究》學習總結

3 具體的模型 4 訓練的階段 5 實驗的資料集 6 實驗結果分析 三 具體創新 四 心得感想 五 專業詞彙的學習 傳統方法依賴人工設計特徵,如sift pca sift hog等,這些特徵針對通用問題,運算量大且在實際應用中往往還需對輸入影象進行一系列的預處理工作。而卷積神經網路直接以原始影象為輸...

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