基于卷积神经网络的煤炭运载车辆识别.pdf

"基于卷积神经网络的煤炭运载车辆识别" 基于卷积神经网络的煤炭运载车辆识别是通过深度学习技术来自动识别煤炭企业的空车和重车，避免偷税漏税行为的发生。该方法基于AlexNet模型，提出5种改进思路，获得了一种基于maxout + dropout的6层卷积神经网络的结构。该模型在测试结果中取得了良好的效果，具有高度的鲁棒性，可以成功识别大量不同角度和不同场景的空车重车图像。 知识点： 1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：一种深度学习算法，常用于图像识别和分类任务。 2. 深度学习（Deep Learning）：一种机器学习方法，使用多层神经网络来学习数据特征和模式。 3. AlexNet模型：一种深度学习模型，基于卷积神经网络，用于图像识别和分类任务。 4. maxout函数：一种激活函数，用于神经网络中，能够提高模型的鲁棒性和泛化能力。 5. dropout技术：一种正则化技术，用于防止神经网络过拟合，提高模型的泛化能力。 6. 图像识别（Image Recognition）：一种计算机视觉技术，用于识别和分类图像中的目标。 7. 煤炭行业监管：煤炭企业的监管主要通过视频监控和人工排查来实现，然而这种方法费时费力且效率不高。 8. 空车重车识别（Empty and Loaded Vehicle Recognition）：一种图像识别技术，用于自动识别煤炭企业的空车和重车，避免偷税漏税行为的发生。 9. 神经网络模型优化：通过调整神经网络的结构和参数来提高模型的性能和鲁棒性。 10. 数据建模（Data Modeling）：一种数据分析技术，用于构建数据模型，描述数据之间的关系和模式。 11. 机器学习（Machine Learning）：一种人工智能技术，用于使机器学习和自适应，提高机器的智能和自动化程度。 12. 专业指导（Professional Guidance）：一种技术指南，提供了专业指导和建议，帮助开发者和研究人员更好地应用深度学习技术。 本文的贡献在于，提出了一种基于卷积神经网络的煤炭运载车辆识别方法，解决了煤炭企业监管中的偷税漏税问题。该方法具有高度的鲁棒性和泛化能力，能够成功识别大量不同角度和不同场景的空车重车图像。