基于深度学习的汽车仪表标识辨别系统设计

摘要：

本文利用硬件在环仿真和图像识别技术,开发了汽车仪表标识自动辨别系统.系统的硬件为dSPACE仿真控制平台,模拟CAN报文实现仪表标识显示并由摄像头完成图像采集,通过双变滤波算法滤除图像噪声,调节图片像素点的对比度和亮度,利用图像帧差法对标识进行定位提取,借助深度学习Inception网络对标识信息进行辨别,通过修改全连接层结构以适应标识的分类,并推导了网络中误差求解公式.为了便于应用,设计了用户交互界面,测试结果中系统的准确率达到了86％ 以上,起到了很好的分类和辨别效果,辨别结果转换为CAN报文反馈给仿真机柜,从而实现了汽车仪表功能的半自动化测试.

关键词：dSPACE硬件仿真、深度学习、Inception网络、半自动化测试

所属期刊栏目：8

资助基金：国家重点研发计划资助2017YFB0102500

在线出版日期：2018-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：90-98