基于Faster R-CNN的视频车辆识别方法研究

引言近年来,随着技术的不断发展,人工智能、机器学习和模式识别等方法被广泛应用于目标检测与识别,对图像和视频中的关键信息进行精确提取与分析。本实验基于Faster R-CNN,拟对视频中的车辆进行识别检测,以公开数据集作为样本,应用卷积神经网络对样本进行训练,提高训练模型的检测能力,对比复杂程度不同的网络结构,检验模型的准确率。本实验的研究结果将为智能交通系统的车辆识别研究提供建议,促进道路交通管控、安全监测等领域的发展。