| 一种基于卷积神经网络的车辆检测方法 |
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| 引用本文： | 叶运生. 一种基于卷积神经网络的车辆检测方法[J]. 农业装备与车辆工程, 2019, 0(2): 44-48 |
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| 作者姓名： | 叶运生 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学汽车与交通工程学院 |
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| 基金项目： | 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) |
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| 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。
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| 关 键 词： | 卷积神经网络 车辆识别 鲁棒性 |
Deep Convolutional Neural Networks for Vehicle Detection |
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| Ye Yunsheng. Deep Convolutional Neural Networks for Vehicle Detection[J]. Agricultural Equipment & Vehicle Engineering, 2019, 0(2): 44-48 |
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| Authors: | Ye Yunsheng |
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| Affiliation: | (School of Automotive and Traffic Engineering,Hefei University of Technology,Hefei City,Anhui Province 230009,China) |
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| Abstract: | Ye Yunsheng(School of Automotive and Traffic Engineering,Hefei University of Technology,Hefei City,Anhui Province 230009,China) |
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| Keywords: | convolutional neural network vehicle detection robustness |
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