什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？監(jiān)控系統(tǒng)安裝公司表示卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（ANN）的一種，近年來廣泛應(yīng)用于圖像處理領(lǐng)域是一種高效的識(shí)別方法。
       卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳播
       卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為兩個(gè)部分：學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)，其中預(yù)測(cè)過程稱為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳播，典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般有三步操作：卷積、激活和池化。其中卷積操作與圖像的卷積操作一致，它將每一個(gè)多通道的圖像看作是一層輸入，每個(gè)神經(jīng)元的輸入與前一層的局部接受域相連，并提取該局部的特征。一旦該局部特征被提取后，它與其它特征間的位置關(guān)系也隨之確定下來；卷積操作的本質(zhì)是輸入按照權(quán)重進(jìn)行疊加，這是一個(gè)線性操作，如果直接將疊加值作為輸出，則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層將失去作用，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將與原始的感知機(jī)無異，因此為了增加神經(jīng)元的擬合能力，必須引入一個(gè)非線性的函數(shù)，即激活函數(shù)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的池化操作主要用于降低提取特征的維度以降低計(jì)算量，即通過對(duì)不同位置的特征進(jìn)行聚合統(tǒng)計(jì)，可以有效的降低運(yùn)算的復(fù)雜度，并一定程度上防止過擬合，常用的池化方法有平均池化或者最大池化。
       卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的后向傳播
       前面我們所介紹的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳播過程是建立在權(quán)重已知的前提下，但是實(shí)際上我們并不能確定權(quán)重，因此我們需要通過后向傳播進(jìn)行權(quán)重的更新學(xué)習(xí)（或稱為訓(xùn)練）。通過學(xué)習(xí)我們的算法計(jì)算得出的結(jié)果與實(shí)際結(jié)果越接近越好。數(shù)學(xué)上，我們用損失函數(shù)來衡量計(jì)算結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的距離的指標(biāo)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程就是最小化損失函數(shù)的優(yōu)化過程，常用的優(yōu)化方法有梯度下降法。

       車型分類
       我們利用邊緣檢測(cè)針對(duì)高清卡口圖片進(jìn)行車輛定位，確定了待分類車輛的候選框。確定候選框之后，為了確定候選框內(nèi)是否包含車輛和車輛的具體類別，就需要對(duì)候選框中圖像進(jìn)行分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一個(gè)自學(xué)習(xí)的特征提取器，避免了傳統(tǒng)算法手工挑選特征的主觀性，并且可以應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜環(huán)境。

       車型分類作為物體分類的一個(gè)子問題，完全可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)車型的分類。目前大型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例例如 Alexnet、VGGNET以及Googlenets等在物體識(shí)別上取得了巨大的成功。三個(gè)網(wǎng)絡(luò)在 Imagenet比賽中，一千類物體識(shí)別率均在80％以上。但是相對(duì)而言， Alexnetk網(wǎng)絡(luò)最為扁平，處理速度最快。因此本文以 Alexnet為基礎(chǔ)，針對(duì)車輛數(shù)據(jù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。 Alex Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖所示。整個(gè)網(wǎng)絡(luò)由5個(gè)卷積層和3個(gè)全連接層組成，最后接人 softmax進(jìn)行分類。

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