基于深度神经网络的车辆图片特征自动识别技术研究

摘要：

针对公安工作中嫌疑车辆种类型号众多、排查分类困难等问题,尝试提出一种基于AlexNet深度神经网络的车辆自动识别技术,能够快速实时对车辆进行分类识别,极大减少了利用人工进行嫌疑车辆排查的时间.该方法可以自适应地避免复杂环境背景对识别效果的干扰,提高嫌疑车辆的识别准确度.经验证,用1000张自然环境下车辆照片进行编程实验和仿真模拟,识别率达到了97.26％.该方法具有优良的鲁棒性和普适性.

关键词：图像识别、卷积神经网络、深度学习、迁移学习、AlexNet

在线出版日期：2019-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：86-88