0 引言

    近年來(lái)，針對(duì)車(chē)輛類(lèi)型識(shí)別的技術(shù)研究主要有：(1)結(jié)合車(chē)牌以及車(chē)標(biāo)信息的車(chē)型識(shí)別方法，(2)結(jié)合全局特征和局部特征的車(chē)型識(shí)別方法，(3)采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車(chē)型識(shí)別方法等。其中，第(1)類(lèi)可以用來(lái)直接識(shí)別出車(chē)輛類(lèi)型和制造商^[1]，但不能識(shí)別出車(chē)輛類(lèi)型的細(xì)粒度信息，如果車(chē)牌和車(chē)標(biāo)被覆蓋或者偽造，識(shí)別結(jié)果將不可靠。第(2)類(lèi)特征包括定向輪廓點(diǎn)、尺度不變換特征(Scale-Invariant Feature Transform，SIFT)、Sobel邊緣響應(yīng)、邊緣定向、直接正態(tài)化梯度、局部歸一化梯度、Harris角響應(yīng)等^[2-11]；這些特征針對(duì)常見(jiàn)車(chē)型，識(shí)別率比較高，但人工介入過(guò)多。第(3)類(lèi)采用深度學(xué)習(xí)方法，可以自動(dòng)進(jìn)行特征提取，共享卷積核，處理高維數(shù)據(jù)毫無(wú)壓力^[12]；但當(dāng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)太深時(shí)，采用BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度較慢。

    本文研究一種基于支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)和改進(jìn)的快速區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(R-CNN)車(chē)型識(shí)別方法。目標(biāo)是降低計(jì)算的多重性，提高準(zhǔn)確度、靈敏度、特異度和精密度。

論文詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)下載http://www.shi-ke.cn/resource/share/2000002795

作者信息:

馬  秀1，譚?？?，李  震1，李良榮1

(1.貴州大學(xué) 大數(shù)據(jù)與信息工程學(xué)院，貴州 貴陽(yáng)550025；2.興義民族師范學(xué)院 物理與電子科學(xué)系，貴州 興義562400)