摘要
阐述基于深度学习的智能车辆扫描系统为降低深层卷积神经网络的计算消耗,通过网络模型进行优化,以较为轻量的网络结构取得较高的车辆识别精度,从而提升对车辆的识别速度和识别精度。
This paper expounds the intelligent vehicle scanning system based on deep learning.In order to reduce the computational consumption of deep convolutional neural networks,the network model is optimized to achieve high vehicle recognition accuracy with a relatively lightweight network structure,thereby improving the recognition speed and accuracy of vehicles.
作者
赵圆圆
何进英
戴钰萌
董育辰
吴俊豪
ZHAO Yuanyuan;HE Jinying;DAI Yumeng;DONG Yuchen;WU Junhao(Zhanjiang University of Science and Technology,Guangdong 524088,China)
出处
《集成电路应用》
2024年第7期274-276,共3页
Application of IC
基金
2023年度广东省“攀登计划”项目(pdjh2023b0787)
2022年度湛江科技学院本科教学质量与教学改革工程项目(ZLGC-20225)
2021年度湛江科技学院品牌提升计划项目(PPJH2021008)。
关键词
监控系统
智能筛选
智能车辆扫描系统
实时监测
monitoring system
intelligent screening
intelligent vehicle scanning system
real-time monitoring