隨著現(xiàn)代社會生活水平的不斷提高，汽車數(shù)量高速增長，交通監(jiān)管面臨巨大挑戰(zhàn)。高清監(jiān)控系統(tǒng)安裝公司提出高清智能卡口系統(tǒng)作為交通監(jiān)管的一種重要手段，已被廣泛應用于現(xiàn)代交通的各個領域。然而傳統(tǒng)的依賴人工判讀的方法已無法滿足如今海量交通圖像處理的需要，構建智能識別系統(tǒng)以自動處理各種交通圖像信息成為必然趨勢。不同類型車輛，具有不同的道路使用權，高清卡口系統(tǒng)的一項主要任務就是識別車輛類型。就定位并識別高清卡口圖片中的小轎車和大客車進行了研究。

        車輛定位一般是基于視頻監(jiān)控系統(tǒng)。對于時域連續(xù)的圖片，可以利用幀問差分和光流法等技術方便提取出運動車輛的位置。但是不同于視頻監(jiān)控系統(tǒng)，高清智能卡口系統(tǒng)只能獲取離散的抓拍圖片，傳統(tǒng)的基于視頻的定位系統(tǒng)不能取得理想的效果。目前，基于圖片的定位方法主要有：滑動窗和圖像分割，但是這兩種方法都非常耗時。本文充分利用高清智能卡口圖片背景信息，將卡口圖片的邊緣與背景邊緣進行差分，提取出前景車輛位置。確定車輛位置之后，就可以進行車型識別。車型識別主要是利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對提取的前景車輛進行分類。相較于傳統(tǒng)方法，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的識別正確率可以做到90％以上，此外將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡放入GPu中處理速度非常快。采取經(jīng)典的AlexNet網(wǎng)絡進行車輛分類，取得了很好的效果。

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