基于深度学习的汽车仪表标识辨别系统设计.pdf

于深度学习的汽车仪表标识辨别系统设计[J]. 新型工业化, 2018(6):90-91. 汽车仪表标识辨别系统是现代汽车研发与测试中的关键环节，它能够有效地检测和验证仪表盘上的各种信号指示，确保车辆在行驶过程中的信息准确无误。基于深度学习的方法为这一问题提供了新的解决方案。本篇论文主要介绍了如何运用深度学习技术，特别是Inception网络，设计出一个自动识别汽车仪表标识的系统，旨在提高测试效率和准确性。 该系统的核心硬件采用了dSPACE仿真控制平台，这是一种广泛应用于汽车电子系统开发和测试的高级工具。通过硬件在环仿真（Hardware-in-the-Loop Simulation，HILS），它可以模拟CAN（Controller Area Network）报文，使得仪表盘显示各种虚拟的信号状态。同时，系统配备摄像头捕获仪表盘图像，用于后续的图像处理和识别。 图像预处理是深度学习模型输入的关键步骤。文中提到了使用双变滤波算法来去除图像噪声，提升图像质量。此外，通过调整图像的对比度和亮度，优化了图像的视觉效果，有助于模型更好地识别不同条件下的仪表标识。 在图像处理后，采用了帧差法进行目标检测，这是一种基于图像序列处理的技术，可以有效地定位运动或变化的标识。然后，将处理后的图像输入到深度学习的Inception网络中进行识别。Inception网络是一种多尺度信息处理的架构，能有效处理不同大小和形状的特征，对于图像分类任务表现出色。论文中提到，通过对全连接层的调整，以适应特定的标识分类需求，优化了模型的性能。 训练过程中，作者推导了网络的误差求解公式，这有助于更精确地调整网络参数，提升识别准确率。最终，设计的用户交互界面使得系统易于使用，测试结果显示，该系统的准确率超过了86%，表明其在汽车仪表标识的分类和辨别上取得了显著的效果。 此外，识别结果会转化为CAN报文，反馈给仿真机柜，实现了汽车仪表功能的半自动化测试。这种方法极大地减少了人工参与，提高了测试效率，同时也降低了错误发生的可能性，对于汽车行业的质量和安全控制具有重要意义。 这篇论文展示了深度学习技术在汽车仪表标识识别领域的应用，通过Inception网络的运用，实现了高精度的自动识别，为汽车研发和测试带来了创新性的解决方案。同时，这也为其他领域采用深度学习进行图像识别提供了一定的参考和借鉴。