号2150070006硕士学位论文基于车辆声信号的SVM及CNN车型分类识别方法研究教授申请学位类别工学学位授予单位重庆交通大学一级学科名称计算机科学与技术论文提交日期2018二级学科名称计算机应用技术论文答辩日期2018...
PIL读取Image文件本例提供的训练集里面的每个图片都是20x20的二值化后的灰度图，例如：因此，我们需要使用PIL库或opencv库把灰度图转换为我们方便处理的数据形式。本人是先转化为listoflist.picReader.py__author__='jmh081701'fromPIL...
基于卷积神经网络的车型识别应用研究.【摘要】：机器学习、深度学习和自然语言处理等新技术是推动现代社会各方面发展进步的动力源泉,无论在电子商务网站上的内容推荐还是对大量网络信息数据过滤和分析,这些技术都起到了不可或缺的作用。.车型识别...
论文创新性在于:提出了基于CNN的车型识别算法。首先通过车辆检测定位车辆区域,再利用CNN网络对车辆进行细粒度车型识别。选取100000余张实际采集的卡口图像数据进行测试,实现了精确识别250类车辆类型,且识别平均准确率达到了99.3%。提出了基于CNN
基于BCNN的汽车车型识别研究实验环境BCNNA-BCNN数据集其他实验环境库：keras,tensorflow1.10OS:Ubuntu16.04BCNN双线性CNN网络在细粒度分类上有着很不错的分类效果，具体结构可自行百度，本文已经实现基于vgg16的版本:传送门。参考...
基于图像识别的车型识别系统毕业论文.摘要随着交通拥挤和堵塞等各种问题的日益突出，以及计算机技术的不断发展，智能交通系统(IntelligentTrafficSystem，ITS)得到了越来越广泛的应用，其中车型分类技术是重要的一个分支。.本论文对基于图像识别的车型...
因此R-CNN目标识别系统包含三个模块：.1.候选区域生成模块。.使用Selectivesearch算法，为每张图片生成2000个候选区域。.2.特征提取模块.得到生成的候选区域后，如图1中的步骤2所示，候选框为矩形。.而要使用CNN进行特征提取的话，要求输入为227*227的RGB图像...
因此在对车型进行分类识别之前,需对信号进行预处理及传统特征提取,并打上对应的标签。通过实验需求,建立研究所需实验数据库,为后续研究工作做好数据准备。2)基于卷积神经网络的车型分类识别方法研究。
毕业论文（设计）车牌号码识别系统的设计与实现.盐城师范学院毕业设计车牌号码识别系统的设计与实现车牌号码识别系统是利用计算机视觉系统实现的，它能够通过给定的车辆图像信息，自动识别车牌号码。.该技术可应用在高速公路收费管理、停车场管理...
汽车技术·AutomobileTechnology·第五届国际智能网联汽车技术年会（CICV2018）优秀论文选登·AStudyonTrafficSignRecognitionBasedonCNNandHSVModelZhanZiqi,LiuBing,HuoBin（DongfengNissanTechnicalCenter,Guangzhou510800...
模式识别小波变换模板匹配智能交通系统汽车车型研究来源特征提取基于图像神经网络SVM车型识别支持向量机SIFT特征图象分割图象投影模型HOG节点文献卷积神经网...
表3还给出了车型识别中常用的HOG特征以及PCA+SIFT特征的识别效果进行比较。在特征识别率方面,本文构建的CNN5比HOG高了6.5%,比PCA+SIFT高9%;从特征提取速度来看,...
本论文对基于图像识别的车型识别系统进行了研究,通过对已有的车型识别技术经验的研究和分析,实现了一个基于图像的车型识别系统。本文首先将拍摄到的车辆图像...
基于BCNN的汽车车型识别研究实验环境库:keras,tensorflow1.10OS:Ubuntu16.04BCNN双线性CNN网络在细粒度分类上有着很不错的分类效果,具体结构可自行百...
1相关研究1.1卷积神经网络一个卷积神经网络通过卷积层提取低级的特征,再通过采样层组更抽象的特征,形成图像的特征描述,最终通过激活函数对图像进行识...
实验结果表明该方法适用于精细车型识别,能提高识别的准确率。(2)针对卷积神经网络(CNNs)训练时间长、识别准确率在网络训练后期增加缓慢,耗费大量时间的问题,提出一种强化学习...
针对高速公路环境下的车型识别问题,引入卷积神经网络(CNNs)理论,设计相应特征提取算法,并结合SVM分类器构建识别系统。通过对高速公路上主要三种车型(小车、...
最后,针对目前基于图像的车型识别的特征提取速度和识别效果问题,本文提出利用卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)自主提取特征,结合SVM分类器进行车型的分类识...
本文基于卷积神经网络对车型识别两个方面:车辆定位和车型分类进行了研究,提出了一种以FasterRCNN为基础进行改进的车型识别网络模型,实现了细粒度的车型识别,且提高了车型识...
本发明涉及基于计算机视觉领域的目标分类方法,主要是基于caffe深度框架和卷积神经网络改进的车型识别方法。背景技术:深度学习和卷积神经网络(CNN)近年来在公...