视角相关的车辆型号精细识别方法.docx

该【视角相关的车辆型号精细识别方法 】是由【niuww】上传分享，文档一共【3】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【视角相关的车辆型号精细识别方法 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。视角相关的车辆型号精细识别方法
论文题目：基于深度学习的视角相关车辆型号精细识别方法
摘 要：
车辆型号识别在智能交通系统、车辆追踪与监管等领域具有重要意义。本论文针对车辆型号的精细识别问题，提出了一种基于深度学习的视角相关的车辆型号精细识别方法。首先，我们针对车辆视角变换的特点，提出了一种多尺度卷积神经网络(Multi-Scale CNN)来提取车辆图像特征，并利用卷积神经网络中多层次的特征表达来增强模型的鲁棒性。然后，我们结合车辆视角变换对车辆型号识别的影响，引入了一种基于特征匹配的视角相似度度量方法，利用这个度量方法来处理不同视角下的车辆型号，更加精细地进行识别。最后，我们在大规模数据集上进行了实验，结果表明提出的方法在车辆型号精细识别中具有较好的效果和鲁棒性。
关键词：车辆型号识别；视角相关；深度学习；多尺度卷积神经网络；特征匹配；视角相似度度量；
1. 研究背景和意义
车辆型号识别在智能交通系统、车辆追踪与监管等领域具有广泛应用。通过对车辆型号的精细识别，可以更好地实现交通违法行为的识别和追踪，提高交通监管的效率和准确性。然而，由于车辆视角的变换以及外部环境的影响，传统的车辆型号识别方法在精细识别方面存在一定的局限性。因此，开展基于深度学习的视角相关车辆型号精细识别方法的研究具有重要意义。
2. 相关研究
近年来，通过深度学习方法来解决车辆型号识别问题已经取得了显著的进展。一般的方法是利用卷积神经网络(CNN)来提取车辆图像的特征，然后利用分类模型进行识别。但是，由于车辆视角的变化，传统的CNN网络往往无法很好地处理不同视角下的车辆型号。因此，一些研究者提出了基于多尺度的CNN网络来改善车辆型号识别的性能。同时，为了提高模型的鲁棒性，一些研究者还引入了特征匹配的方法，用于解决不同视角下的车辆型号识别问题。
3. 方法描述
多尺度卷积神经网络
针对车辆视角变换的特点，我们提出了一种多尺度卷积神经网络(Multi-Scale CNN)来提取车辆图像特征。该网络由多个并行的卷积分支组成，每个分支以不同的尺度对输入图像进行卷积操作。通过这种方式，网络可以从不同的观察尺度上获取车辆图像的特征，提高模型的鲁棒性。最后，我们将各个分支的特征融合，得到最终的车辆特征表示。
视角相似度度量方法
为了解决不同视角下的车辆型号识别问题，我们引入了一种基于特征匹配的视角相似度度量方法。具体来说，我们先利用多尺度卷积神经网络提取不同视角下的车辆特征表示，然后计算特征之间的距离，得到视角相似度矩阵。接下来，我们利用最小二乘匹配算法，将不同视角下的车辆型号进行匹配，然后根据匹配结果进行车辆型号的识别。
4. 实验结果与分析
我们在大规模数据集上进行了实验，评估了提出的视角相关车辆型号识别方法的性能。结果表明，与传统的车辆型号识别方法相比，本方法在精细识别方面具有明显的优势。在不同视角变换和复杂背景干扰下，本方法能够准确地识别不同车辆型号，具有较好的鲁棒性和稳定性。
5. 结论与展望
本论文提出了一种基于深度学习的视角相关的车辆型号精细识别方法，通过多尺度卷积神经网络和视角相似度度量方法，实现了对不同视角下车辆型号的精细识别。实验证明该方法具有较好的效果和鲁棒性。未来，我们将进一步优化模型的设计、扩充数据集规模，提高精细识别的准确性和实时性。同时，我们还将探索如何将该方法应用到实际的智能交通系统中，提高交通违法行为识别和车辆追踪的效率和准确性。
参考文献：
[1] Li Z, Peng J, Yu Q, et al. Exemplar guided unsupervised vehicle fine-grained recognition[C]. 2017 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME). IEEE, 2017: 255-260.
[2] Wang P, Hao C, Ding X, et al. Vehicle make and model recognition: A deep learning model's perspective[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2017, 19(3): 537-548.
[3] Qin Z, Gao X, Xiao J, et al. Vehicle logo recognition by correcting the orientation of retrieved logo images based on vehicle front/rear view[C]. 2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2017: 1132-1136.
[4] Liu S, Wang B, Tang G, et al. Large-scale vehicle logo recognition by incorporating web images[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2018, 19(9): 2851-2863.