基于卷积神经网络的车辆识别设计与实现
本文主要介绍了一种基于卷积神经网络的车辆识别设计与实现方法。该方法通过构建车辆图像数据库,使用GoogleNet网络分类模型和Detection网络,调整学习率、激活函数等参数,形成新的object detection网络结构,提高了对图像和视频中车辆的识别率。
以下是相关的知识点:
1. 深度学习:是一种特征学习方法,将原始数据转换成更高层次、更抽象的表达。卷积神经网络(CNN)是一种常用的深度学习方法,能够提取反映数据本质的隐性特征。
2. 卷积神经网络(CNN):具有提取反映数据本质的隐性特征及可扩展性的优越性能,可以被用于几乎全部的目标识别分类领域,例如交通信号识别、人脸识别、道路场景解析、图像理解等。
3. 车辆识别:可以使用卷积神经网络来识别图像和视频中的车辆,提高了安全意识和城市中监控系统的投入。
4. caffe深度学习框架:是一个流行的深度学习框架,能够支持卷积神经网络的训练和测试。本文使用的caffe版本为nvcaffe,需要安装CUDA运算平台和GPU加速库来提高训练速度。
5. 数据标注:为了训练车辆识别模型,需要对车辆数据进行标注。本文使用了KITTI数据集格式和数据集标记软件对车辆数据进行标记。
6. 半监督学习:本文采用半监督学习的方式进行车辆数据的训练,需要告诉电脑什么是车辆。
7. LM⁃DB格式数据:是一种数据格式,能够存储大量的数据。本文使用了LM⁃DB格式数据来存储车辆数据集。
8. googlenet和Detection卷积网络:是两种卷积神经网络模型,能够用来训练车辆识别模型。本文使用了googlenet和修改后的Detection卷积网络对数据集(LMDB)进行训练。
9. 模型训练:为了提高模型的识别率,需要对模型进行多次迭代训练。本文使用了30次迭代训练后的结果,选择识别度较高的网络结构文件和权重文件,用于之后测试使用。
本文介绍了一种基于卷积神经网络的车辆识别设计与实现方法,使用了caffe深度学习框架和半监督学习的方式,提高了对图像和视频中车辆的识别率。