卷积神经网络在车辆识别中的应用 - 彭清; 季桂树; 谢林江; 张少波 (计算机科学与探索, 2018)
TP391.41; 针对现有车辆识别方法计算量大,提取特征复杂等问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的车辆识别方法.构建卷积神经网络模型,分别使用不同的卷积核、网络层数、特征图数对网络进行训练;通过100次迭代的学习结果得到最优模型,提取隐含层所有特征,并结合支持向量机进行识别;系统分析了不同参数对测试正确率和样本均方误差的影响.实验结果显示,CNN+SVM在车辆识别中的准确率明显优于传统CNN、PCA+SVM、HOG+SVM、Wavelet+SVM,正确率为97.00％,分析了样本识别错误的原因以及今后需要改进的地方,为以后的研究指明了方向.