【摘 要】
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为了打击假牌、套牌车及以汽车为作案工具的犯罪,且由于传统单一的车型或颜色识别已显得力不从心,因此,提出了改进的多标签深度学习车型与颜色识别模型。该模型利用卷积神经
【机 构】
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河南理工大学计算机科学与技术学院,河南工程学院计算机学院
【基金项目】
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河南省基础与前沿技术研究资助项目(132300410462)
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为了打击假牌、套牌车及以汽车为作案工具的犯罪,且由于传统单一的车型或颜色识别已显得力不从心,因此,提出了改进的多标签深度学习车型与颜色识别模型。该模型利用卷积神经网络自主学习有用特征,利用小卷积核构建深层网络提升模型对复杂函数的表达能力,以全局平均池化取代部分全连接层,减少参数与模型所占空间内存;并利用"单模型多标签"特性将车型与颜色信息融合,使提取到的特征表现力更强。在自建数据集下的实验结果表明,该模型能获得较好的识别结果和较高的准确率,特别是对相同子品牌的不同年款的大规模车型和颜色识别效果更佳,在刑侦稽查时能有效缩小搜索范围并迅速锁定类似目标车辆信息。
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