0 引言

    近年來，針對車輛類型識別的技術(shù)研究主要有：(1)結(jié)合車牌以及車標(biāo)信息的車型識別方法，(2)結(jié)合全局特征和局部特征的車型識別方法，(3)采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車型識別方法等。其中，第(1)類可以用來直接識別出車輛類型和制造商^[1]，但不能識別出車輛類型的細粒度信息，如果車牌和車標(biāo)被覆蓋或者偽造，識別結(jié)果將不可靠。第(2)類特征包括定向輪廓點、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]；這些特征針對常見車型，識別率比較高，但人工介入過多。第(3)類采用深度學(xué)習(xí)方法，可以自動進行特征提取，共享卷積核，處理高維數(shù)據(jù)毫無壓力^[12]；但當(dāng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)太深時，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(Support Vector Machine，SVM)和改進的快速區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(R-CNN)車型識別方法。目標(biāo)是降低計算的多重性，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，譚福奎2，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)