针对现有智能交通系统仅仅通过车牌信息获取车辆信息存在不准确的情况,提出一种基于联合层特征的卷积神经网络( Multi-CNN)进行车标识别。该方法将通过卷积神经网络中不同层提取的特征联合起来,一起作为全连接层的输入,训练获得分类器。通过理论分析和实验表明,与传统的卷积神经网络训练获得的分类器相比,Multi-CNN方法能够减少训练所需计算量,同时将车标识别准确率提升至98. 7%。
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
全部0条评论
快来发表一下你的评论吧 !