基于卷积神经网络的车辆识别技术研究

现有车辆识别技术识别准确率受环境影响较大,因此提出基于卷积神经网络的车辆识别技术研究。通过设置模型层数与超参数,构建卷积神经网络的车辆识别模型多层结构,在输入原始图像数据后,通过对车辆信息数据分类,提取车辆特征信息,完成车辆识别。设计仿真实验,对比基于卷积神经网络的车辆识别技术与基于视频图像处理的车辆识别技术,在不同环境下对多种类型车辆识别准确性,证明设计有效性。