隨著現(xiàn)代社會(huì)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(yīng)用于現(xiàn)代交通的各個(gè)領(lǐng)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(gòu)建智能識(shí)別系統(tǒng)以自動(dòng)處理各種交通圖像信息成為必然趨勢(shì)。不同類型車輛，具有不同的道路使用權(quán)，高清卡口系統(tǒng)的一項(xiàng)主要任務(wù)就是識(shí)別車輛類型。就定位并識(shí)別高清卡口圖片中的小轎車和大客車進(jìn)行了研究。

        車輛定位一般是基于視頻監(jiān)控系統(tǒng)。對(duì)于時(shí)域連續(xù)的圖片，可以利用幀問差分和光流法等技術(shù)方便提取出運(yùn)動(dòng)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(dòng)窗和圖像分割，但是這兩種方法都非常耗時(shí)。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(jìn)行差分，提取出前景車輛位置。確定車輛位置之后，就可以進(jìn)行車型識(shí)別。車型識(shí)別主要是利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)提取的前景車輛進(jìn)行分類。相較于傳統(tǒng)方法，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別正確率可以做到90％以上，此外將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)放入GPu中處理速度非?？?。采取經(jīng)典的AlexNet網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行車輛分類，取得了很好的效果。

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