一种基于Faster RCNN深度学习网络改进的车型识别方法

摘要

本发明提出了一种基于Faster RCNN深度学习网络改进的车型识别方法。本发明引入原始图像数据，处理并构建车型识别图像数据集与训练集；构建特征提取网络，将训练集样本图像输入至特征提取网络，得到样本的融合特征图；构建RPN目标识别网络，将融合特征图作为输入数据输入目标识别网络，得到目标识别候选区域；构建车型分类模块，将融合特征图与候选框区信息输入至综合多分类器，判别候选区域内车型，并通过位置回归确定目标定位框坐标；构建网络整体损失函数模型；训练整体网络；本发明基于Faster RCNN深度学习网络，在VGG16网络基础上借鉴HED网络改进特征提取层与全连接分类层设计，显著提升对实时交通影像中的车辆车型信息识别速度与准确度。