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针对高速公路环境下的车型识别问题,利用深度学习Caffe框架中的Alex Net和传统方法支持向量机（SVM）,分别对车辆图像进行网络训练与测试,得到两种车型识别方法的准确率并进行比较验证。实验结果表明：卷积神经网络的分类方法具有较高的车型识别精度,车型识别准确率高。
基于卷积神经网络的车型识别方法研究
【摘 要】
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针对高速公路环境下的车型识别问题,利用深度学习Caffe框架中的Alex Net和传统方法支持向量机（SVM）,分别对车辆图像进行网络训练与测试,得到两种车型识别方法的准确率并进行比
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省智能交通系统工程技术研究中心智能图像处理研究室
【出 处】
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传感器与微系统
【发表日期】
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2017年11期
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