融合整体与局部特征的车辆型号识别方法

摘要：

针对现有的深度学习模型忽略从特定图像区域提取局部特征的问题,结合智能交通系统领域的具体应用,提出融合整体与局部特征的车辆型号识别方法.首先,根据车头图像的纹理特点与车牌位置,将车头的全局图像分为多个局部图像;然后,使用优化的卷积神经网络模块分别提取图像的全局特征与局部特征,将全局与局部特征输入到多层全连接神经网络进行特征融合;最后,使用softmax进行车辆型号识别.实验表明,提出的方法能够提取有效的全局与局部特征,具有训练收敛快、识别准确率高的优点.

关键词：车辆型号识别、卷积神经网络、整体特征、局部特征、特征融合

所属期刊栏目：40

分类号：TN911.73-34;TP391.41

资助基金：国家科技支撑计划课题资助项目2014BAK11B02;广西科学研究与技术开发计划资助项目桂科攻14122007-5;桂林电子科技大学研究生创新项目YJCXS201521

在线出版日期：2017-05-04（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：127-130,134