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针对智能交通车辆图像特征识别问题,本文对深度网络和车辆图像特征提取方法进行研究,构建一种车辆特征检测网络结构。实验表明通过对车辆图像变换拉伸等数据增强操作,并在结构中引入随机清零,在保证识别率的前提下有效抑制了模型过拟合现象。最后运用特征提取结合自己设计的分类层训练出模型,该模型对车辆前后端图像特征有较高的识别率。