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摘要
在现实交通场景中,现有车型识别方法主要针对正面或侧面角度的车辆,但由于识别角度相对单一并不适用于多角度的车型识别。为满足实际场景下对车型识别要求,提出一种改进的残差结构特征提取网络,对其结构进行加宽改进,网络使用较少参数提取特征,加快整体网络的收敛速度。其次,结合使用基于可调类间距的Softmax Loss度量学习方法(Large-Margin Softmax Loss)进行车型识别,达到增大类间距离并减小类内距离的学习目标,提高识别的准确率。实验表明,本方法能够在交叉路口、林荫道、园区道路等复杂交通场景下进行多角度车型识别,测试识别准确率达97.4%。
- 出版日期2018
- 单位桂林电子科技大学
