论文摘要
伴随着我国经济的飞速迅猛发展,国内各种汽车的数量增长飞快,道路交通治理将面临严峻的挑战。采用人工智能应对交通拥挤等各种状况是当前研究的热点。根据人工智能中经典的卷积神经网络,对远距离的低分辨率模糊车辆进行训练学习,提取图像的特点,得到图像分层的特征值。进一步采用区域卷积神经网络,从待识别的图片中定位识别出来车辆,实验结果表明识别准确率可以达到99%以上。该识别技术给智能交通系统提供了便捷的方案。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张新刚
关键词: 车辆,区域卷积神经网络,人工智能,低分辨率,卷积
来源: 信息通信 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 南阳师范学院计算机与信息技术学院
基金: 河南省科技攻关（182102210114）
分类号: TP391.41;TP18;U495
页码: 121-123
总页数: 3
文件大小: 207K
下载量: 31
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标签：车辆论文; 区域卷积神经网络论文; 人工智能论文; 低分辨率论文; 卷积论文;