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２０１６ 年第３５ 卷第１１ 期 传感器与微系统（TransducerandMicrosystemTechnologies） 19
ＤＯI：１０.１３８７３/J. １０００—９７８７（２０１６ ）１１—００１９—０４
深度卷积神经网络的汽车车型识别方法*
张 军1，2 1，2 1，2 1，2 1，2
张 婷 杨正瓴 朱新山 杨伯轩
， ， ， ，
（1.天津大学 电气与自动化工程学院，天津300072；
2.天津市过程检测与控制重点实验室，天津300072）
摘 要：针对现有汽车车型识别方法计算量大、提取特征复杂等问题，提出一种基于深度卷积神经网络的
汽车车型识别方法。该方法借助于深度学习，对经典的卷积神经网络做出改进并得到由多个卷积层和次
抽样层构成的深度卷积神经网络。根据五种车型的分类结果，表明该方法在识别率方面较传统方法有明
显的提高。实验还研究了网络层数、卷积核大小、特征维数对深度卷积神经网络的性能和识别率的影响。
关键词：深度学习；深度卷积神经网络；汽车车型识别；特征提取
中图分类号：TP３９１ 文献标识码：A 文章编号：１０００ ９７８７（２０１６ ）１１ ００１９ ０４
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Vｅｈｉｃlｅmｏdｅlｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎmｅｔｈｏdbａｓｅdｏｎdｅｅｐｃｏｎｖｏlｕｔｉｏｎａl
ｎｅｕｒａlｎｅｔｗｏｒk*
ZHANGJun１ ，２ １ ，２ １ ，２ １ ，２ １ ，２
，ZHANGTing ，YANGZheng-ling ，ZHUXin-shan ，YANGBo-xuan
（1.ＳｃｈｏｏlｏｆElｅｃｔｒｉｃａlEｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎdAｕｔｏmａｔｉｏｎ，TｉａｎjｉｎUｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Tｉａｎjｉｎ300072，Ｃｈｉｎａ；
2.TｉａｎjｉｎKｅｙLａbｏｒａｔｏｒｙｏｆPｒｏｃｅｓｓＭｅａｓｕｒｅmｅｎｔａｎdＣｏｎｔｒｏl，Tｉａｎjｉｎ300072，Ｃｈｉｎａ）
Abｓｔｒａｃｔ：Aimingatproblemsofexcessivecalculationandcomplexfeatureextractionofexistingvehiclemodel
recognitionmethods，avehiclemodelrecognitionmethodisproposedbasedondeepconvolutionalneuralnetwork
（DCNN）.Withtheaidofdeeplearning，improvementismadeonclassicconvolutionalneuralnetworkandDCNN
madeofmultipleconvolutionallayersandtimesamplinglayersisgained.Accordingtoclassificationresultsofthe
fivemodels，itshowsthatthismethodhasobviousincreasethantraditionalmethodsintermsofrecognitionrates.
Theexperimentsalsostudyoninfluencesofnumberofn
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