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基于多尺度特征融合CNN模型的车辆精细型号识别
被引量：
6
1
作者
刘廷建
顾乃杰
+1 位作者
张孝慈
林传文
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第18期154-160,共7页
车辆精细型号是车辆识别的主要线索之一,也是智能交通系统的重要组成部分。针对车辆精细型号种类繁多、车辆所处环境复杂多变等因素,提出一种基于多尺度特征融合的车辆精细型号识别方法。该方法基于传统的卷积神经网络,通过提取并融合...
车辆精细型号是车辆识别的主要线索之一,也是智能交通系统的重要组成部分。针对车辆精细型号种类繁多、车辆所处环境复杂多变等因素,提出一种基于多尺度特征融合的车辆精细型号识别方法。该方法基于传统的卷积神经网络,通过提取并融合来自网络底层和高层的车辆特征,完成对车辆精细型号的识别。与其他基于卷积神经网络的车辆精细型号识别方法相比,该方法在提高分类准确率的同时还大幅度降低了整体网络的参数规模。实验结果表明,在公开数据集Comp Cars的监控场景下其识别精度达到了98.43%,且模型参数大小仅为3.93 MB,平均每张图片只需0.83 ms的分类时间。
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关键词
车辆
精细
型号
识别
卷积神经网络
多尺度特征融合
深度学习
下载PDF
职称材料
题名
基于多尺度特征融合CNN模型的车辆精细型号识别
被引量：
6
1
作者
刘廷建
顾乃杰
张孝慈
林传文
机构
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
中国科学技术大学安徽省计算与通信软件重点实验室
中国科学技术大学先进技术研究院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第18期154-160,共7页
文摘
车辆精细型号是车辆识别的主要线索之一,也是智能交通系统的重要组成部分。针对车辆精细型号种类繁多、车辆所处环境复杂多变等因素,提出一种基于多尺度特征融合的车辆精细型号识别方法。该方法基于传统的卷积神经网络,通过提取并融合来自网络底层和高层的车辆特征,完成对车辆精细型号的识别。与其他基于卷积神经网络的车辆精细型号识别方法相比,该方法在提高分类准确率的同时还大幅度降低了整体网络的参数规模。实验结果表明,在公开数据集Comp Cars的监控场景下其识别精度达到了98.43%,且模型参数大小仅为3.93 MB,平均每张图片只需0.83 ms的分类时间。
关键词
车辆
精细
型号
识别
卷积神经网络
多尺度特征融合
深度学习
Keywords
fine-grained recognition of vehicle model
Convolutional Neural Network(CNN)
multi-scale feature fusion
deep learning
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度特征融合CNN模型的车辆精细型号识别
刘廷建
顾乃杰
张孝慈
林传文
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018
6
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