一种基于卷积神经网络的车辆检测方法

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.

关键词：卷积神经网络、车辆识别、鲁棒性

所属期刊栏目：57

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省科技重大专项计划项目“智能纯电动汽车整车控制器关键技术研究”15czz02039

在线出版日期：2019-04-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：44-48