本文主要研究内容
作者梁栋,何佳,石陆魁,王松,刘佳（2019）在《结合运动目标检测和ResNet的车速车型智能识别》一文中研究指出：车速和车型作为重要的车辆信息,在道路监控系统中发挥着很大的作用.传统的基于视觉的车辆信息识别方式由于计算参数过大且提取的特征不足,难以满足智能交通实时性和普适性的需求.对此,提出了一种新的车辆信息识别方法,采用运动目标检测技术实现视频中车辆的提取,然后利用虚拟线圈法进行车速识别,再通过改进的残差网络对提取的车辆进行车型识别,有效地减少了计算参数,实现了对视频的快速处理,同时利用了残差网络极强的特征表达能力,提高了识别的准确率.此外,加入了重载车型的研究,有良好的应用前景.实验结果显示,系统车速识别平均绝对误差不超过6km/h,车型识别平均准确率达到92.1%,针对小客车和小轿车的识别准确率高达98.7%,优于传统的识别方法.
Abstract
che su he che xing zuo wei chong yao de che liang xin xi ,zai dao lu jian kong ji tong zhong fa hui zhao hen da de zuo yong .chuan tong de ji yu shi jiao de che liang xin xi shi bie fang shi you yu ji suan can shu guo da ju di qu de te zheng bu zu ,nan yi man zu zhi neng jiao tong shi shi xing he pu kuo xing de xu qiu .dui ci ,di chu le yi chong xin de che liang xin xi shi bie fang fa ,cai yong yun dong mu biao jian ce ji shu shi xian shi pin zhong che liang de di qu ,ran hou li yong xu ni xian juan fa jin hang che su shi bie ,zai tong guo gai jin de can cha wang lao dui di qu de che liang jin hang che xing shi bie ,you xiao de jian shao le ji suan can shu ,shi xian le dui shi pin de kuai su chu li ,tong shi li yong le can cha wang lao ji jiang de te zheng biao da neng li ,di gao le shi bie de zhun que lv .ci wai ,jia ru le chong zai che xing de yan jiu ,you liang hao de ying yong qian jing .shi yan jie guo xian shi ,ji tong che su shi bie ping jun jue dui wu cha bu chao guo 6km/h,che xing shi bie ping jun zhun que lv da dao 92.1%,zhen dui xiao ke che he xiao jiao che de shi bie zhun que lv gao da 98.7%,you yu chuan tong de shi bie fang fa .
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自北京交通大学学报的梁栋,何佳,石陆魁,王松,刘佳，发表于刊物北京交通大学学报2019年05期论文，是一篇关于智能交通系统论文,卷积神经网络论文,车型论文,车速论文,智能识别论文,北京交通大学学报2019年05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，资料来自北京交通大学学报2019年05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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