基于孪生卷积神经网络的车辆一致性判别方法.pdf

【基于孪生卷积神经网络的车辆一致性判别方法】是一种利用深度学习技术来解决高速公路逃费问题的方法。传统的逃费检测主要依赖车牌与收费卡信息的匹配，但这种方法对于无牌车辆无效。该方法引入了孪生卷积神经网络（Siamese CNN），它由两个或多个具有相同结构和参数的子网络组成，专门用于识别和比较车辆的外形特征，以判断同一张收费卡在入口和出口的车辆是否为同一辆车。 **孪生卷积神经网络（Siamese CNN）**： 孪生卷积神经网络是一种深度学习模型，它的核心在于两个共享相同权重和结构的子网络。这两个子网络分别处理不同的输入图像，然后通过一个相似度评估模块来比较它们的输出，以此判断输入图像之间的相似程度。在车辆一致性判别问题中，这个特性被用来识别无牌车辆是否进行了换卡逃费。 **数据集**： 训练孪生网络需要大量的图像数据。本研究使用了高速公路出入口摄像头拍摄的车辆图像，将数据分为正样本和负样本。正样本包含同一车辆的入口和出口图像，而负样本则是不同车辆的图像。通过这种方式构建了一个包含5万对正样本和12万对负样本的训练集，以及8千对正样本和12万对负样本的测试集。 **网络设计**： 孪生网络包括三个主要部分：输入模块、子网络模块和相似度评估模块。输入模块将6通道图像拆分为两部分，分别送入两个子网络。子网络模块是基于优化过的Alexnet结构，包含了多个卷积层、池化层和全连接层，用于提取图像特征。相似度评估模块计算两个子网络输出的特征向量之间的欧式距离，以衡量两车的相似度。 **网络结构**： 子网络的结构类似于Alexnet，但经过了优化。它包括多个卷积层（C）、池化层（P）和全连接层（F）。每个卷积层和池化层都有特定的滤波器大小、步长和填充。通过这样的结构，网络可以学习到车辆的高级特征，用于识别目的。 基于孪生卷积神经网络的车辆一致性判别方法通过学习和比较车辆的外形特征，能够有效地检测和防止无牌车辆的换卡逃费行为，弥补了传统方法的不足，为高速公路收费系统的安全性提供了有力保障。