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针对车身灰尘堆积、色彩蜕变以及不同光照条件下的颜色变化等情况导致的车辆颜色识别准确率低的问题,提出一种基于多颜色空间卷积神经网络的车辆颜色分类方法,结合多颜色空间信息及模型选择融合机制进行颜色分类。通过实验表明该方法能够达到较高的识别效果,分类准确率达95%,泛化性能良好。
基于多颜色空间卷积神经网络的车辆颜色分类
【摘 要】
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针对车身灰尘堆积、色彩蜕变以及不同光照条件下的颜色变化等情况导致的车辆颜色识别准确率低的问题,提出一种基于多颜色空间卷积神经网络的车辆颜色分类方法,结合多颜色空间
【机 构】
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广东工业大学计算机学院,广东工业大学自动化学院
【出 处】
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工业控制计算机
【发表日期】
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2019年11期
【基金项目】
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车辆多维特征识别与速通式安检技术研究(2016YFC0800506);大南海区域广东高分大数据平台与应用示范项目(83-Y40G33-9001-18/20)
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