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题名基于卷积神经网络的车辆尾部放大号牌检测算法研究
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作者
赵凯
张森
李杰
尤冬海
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机构
铁道警察学院图像与网络侦查系
公安部交通管理科学研究所
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出处
《铁道警察学院学报》
2019年第3期110-113,共4页
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基金
铁道警察学院2019年基科费项目“基于卡口视频的车辆特征识别技术研究”(2019TJJBKY011)
铁道警察学院2019年教学改革研究项目“面向交通管理工程专业的模式识别课程建设研究”(JY2019006)
道路交通集成优化与安全分析技术国家工程实验室资助项目“以图搜车技术在交通违法行为分析中的应用”(2018SJGC04)
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文摘
为了有效治理工程渣土、垃圾等散装物品运输车辆野蛮行驶行为,依法高效地对车辆尾部未喷涂放大号牌的违法行为进行查处,提出一种基于卷积神经网络的车辆尾部喷涂放大号牌检测方法。该方法对经典的AlexNet网络模型进行了改进,适当减少了网络模型层数,保留了Dropout技术,运行效率和准确率较高。为验证算法模型的可行性,对不同车型的样本分别进行训练和测试;为验证算法模型的通用性和有效性,对不同车型的混合车型样本集进行训练和测试。实验测试表明,该方法对车辆尾部放大号牌的检测相比经典AlexNet算法速度更快、效果更好,准确率达到91.2%,满足实践检测的要求。
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关键词
放大号牌检测
卷积神经网络
视频图片
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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