本文主要研究内容
作者王豪男,丁军航,许华胜（2019）在《基于交叉并行卷积神经网络的货物列车车厢号识别系统》一文中研究指出：现有的车厢号识别系统常存在着效率不高、改造困难、维护复杂等缺陷。利用深度卷积神经网络设计货物列车车厢号自动识别系统。通过搭建深度卷积框架LPCNN,缩减模型结构,采取交叉并行的数据传输方式,对图片集进行训练测试,识别的最终结果表明该系统与现有的Alex-Net模型对比,参数的数量仅需其1/50,且识别结果精度和准确率得到有效提升。
Abstract
xian you de che xiang hao shi bie ji tong chang cun zai zhao xiao lv bu gao 、gai zao kun nan 、wei hu fu za deng que xian 。li yong shen du juan ji shen jing wang lao she ji huo wu lie che che xiang hao zi dong shi bie ji tong 。tong guo da jian shen du juan ji kuang jia LPCNN,su jian mo xing jie gou ,cai qu jiao cha bing hang de shu ju chuan shu fang shi ,dui tu pian ji jin hang xun lian ce shi ,shi bie de zui zhong jie guo biao ming gai ji tong yu xian you de Alex-Netmo xing dui bi ,can shu de shu liang jin xu ji 1/50,ju shi bie jie guo jing du he zhun que lv de dao you xiao di sheng 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自制造业自动化的王豪男,丁军航,许华胜，发表于刊物制造业自动化2019年03期论文，是一篇关于交叉并行卷积神经网络论文,车厢号论文,定位识别论文,制造业自动化2019年03期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自制造业自动化2019年03期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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