0 引言

    近年來(lái)，針對(duì)車輛類型識(shí)別的技術(shù)研究主要有：(1)結(jié)合車牌以及車標(biāo)信息的車型識(shí)別方法,，(2)結(jié)合全局特征和局部特征的車型識(shí)別方法,，(3)采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車型識(shí)別方法等。其中,，第(1)類可以用來(lái)直接識(shí)別出車輛類型和制造商^[1],，但不能識(shí)別出車輛類型的細(xì)粒度信息，如果車牌和車標(biāo)被覆蓋或者偽造,，識(shí)別結(jié)果將不可靠,。第(2)類特征包括定向輪廓點(diǎn)、尺度不變換特征(Scale-Invariant Feature Transform,，SIFT),、Sobel邊緣響應(yīng)、邊緣定向,、直接正態(tài)化梯度,、局部歸一化梯度,、Harris角響應(yīng)等^[2-11]；這些特征針對(duì)常見(jiàn)車型,，識(shí)別率比較高,，但人工介入過(guò)多。第(3)類采用深度學(xué)習(xí)方法,，可以自動(dòng)進(jìn)行特征提取,，共享卷積核，處理高維數(shù)據(jù)毫無(wú)壓力^[12],；但當(dāng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)太深時(shí),，采用BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度較慢。

    本文研究一種基于支持向量機(jī)(Support Vector Machine,，SVM)和改進(jìn)的快速區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(R-CNN)車型識(shí)別方法,。目標(biāo)是降低計(jì)算的多重性，提高準(zhǔn)確度,、靈敏度,、特異度和精密度。

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作者信息:

馬  秀1,，譚?？?，李  震1,，李良榮1

(1.貴州大學(xué) 大數(shù)據(jù)與信息工程學(xué)院,，貴州 貴陽(yáng)550025；2.興義民族師范學(xué)院 物理與電子科學(xué)系,，貴州 興義562400)