【摘 要】
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通过人工智能算法识别汽车车型,车标,车牌,车色等信息在大数据时代对于汽车相关行业往往是很重要的,深度学习算法目前因其在视觉识别方面有出色的表现而应用广泛,通过深度卷
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通过人工智能算法识别汽车车型,车标,车牌,车色等信息在大数据时代对于汽车相关行业往往是很重要的,深度学习算法目前因其在视觉识别方面有出色的表现而应用广泛,通过深度卷积神经网络提取高质量特征,如InceptionV2,ResNet等。Inception网络注重于在卷积层内部设计不同功能的卷积算法,以增强其表达能力,并且在改进中不断减少参数量便于训练,ResNet网络注重增加深度,不断抽象化特征,以增强网络性能。根据特征使用算法去完成目标定位与识别,称为目标检测算法,如FasterRCNN,SSD等。Faster-RCNN因为有两次检测,第一次粗分,第二次细分,所以精度高但速度慢,SSD在多重卷积特征上一次性检测,能保障精度同时又能达到实时检测。当完成了车型与车牌的定位之后,统计汽车区域内颜色判断车色,矫正与分割车牌字符以识别车牌号。我们通过实验对比了5种算法FasterRCNN-InceptionV2,FasterRCNN-ResNet50,FasterRCNNResNet101,FasterRCNN-ResNet152,SSD-InceptionV2,得出FasterRCNN-ResNet101算法在测试集上达到了最好的检测效果,有82.47%的map。
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