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1、基于深度学习的车辆型号识别摘要随着智能交通的发展,车辆型号的识别受到越来越广泛的关注,它能够为个人,企业和政府的车辆使用以及监管提供诸多遍历。因而,如何设计高效算法,对车辆型号进行识别和分类,受到了学术界和工业界的广泛关注。本文主要如何利用深度学习的方法进行车辆型号的识别和分类。首先,介绍了车型识别的应用背景和深度学习的基本理论。之后,为了进行目标识别,我们介绍了常用算法,分析比较了作为图像特征提取常见的算法,总结归纳了他们性能,精度以及相互之间的关联。之后,介绍了在目标识别工作中基本算法,阐明了各种方
2、法的特点和适用场景。之后,我们以深度神经网络为理论依据,分析比较了深度神经网络不同的特征学习方法,并分析了如何使用卷积神经网络训练参数。我们分析比较不同特征学习方法的特点选取k均值聚类算法作为本文使用的特征学习方法,利用卷积神经网络结构搭建深度学习模型。、本文采用大量实测数据作为仿真数据,以确保实验的有效性。同时,基于相同的实测数据我们适用改进SIFT特征匹配算法和深度学习算法进行车型识别。实验结果表明,深度学习算法的准确率高达90%,相对于SIFT匹配算法,深度学习算法的车型识别的准确率大大提高。基于
3、上述仿真结果,我们的到了深度学习算法适用于车辆型号识别领域的结论。关键词:k均值聚类,深度学习,卷积神经网络,尺度不变特征变换,支撑向量机AbstractWiththedevelopmentofintelligenttransportation,therecognitionofvehiclemodelispaidmoreandmoreattention.Itcanprovidemanyergodicforvehicleuseandsupervisionofindividual,enterpriseand
4、government.Therefore,howtodesignefficientalgorithmstoidentifyandclassifyvehiclemodelshasattractedwideattentionfrombothacademiaandindustry.Thispapermainlydiscusseshowtousedepthlearningmethodtoidentifyandclassifyvehiclemodels.Firstofall,theapplicationbackg
5、roundandthebasictheoryofdepthlearningareintroduced.Afterthat,inordertoidentifyobjects,weintroducethecommonalgorithms,analyzeandcomparethecommonalgorithmsforimagefeatureextraction,andsummarizetheirperformance,accuracy,andthecorrelationbetweenthem.Aftertha
6、t,thebasicalgorithmsintargetrecognitionareintroduced,andthecharacteristicsandapplicationscenariosofvariousmethodsareclarified.Then,weanalyzeandcomparethedifferentfeaturelearningmethodsofdepthneuralnetworksbasedonthedepthneuralnetwork,andanalyzehowtotrain
7、parametersusingtheconvolutionalneuralnetwork.Weanalyzeandcomparethecharacteristicsofdifferentfeaturelearningmethods,selecttheKmeanclusteringalgorithmasthefeaturelearningmethodusedinthispaper,andbuildadeeplearningmodelbyusingthestructureofconvolutionalneu
8、ralnetwork.Inthispaper,alargeamountofmeasureddataisusedassimulationdatatoensurethevalidityoftheexperiment.Atthesametime,basedonthesamemeasureddata,weapplytheimprovedSIFTfeaturematchingalgorithmanddepthlearningalgorithmforv