一种基于自编码预训练深度神经网络的车标识别方法

摘要

本发明公开了一种基于自编码预训练深度神经网络的车标识别方法，具体为：建立车标样本数据库；构建深度神经网络和自编码神经网络；训练阶段，先进行预训练，再进行深度神经网络训练；对深度神经网络进行测试；读取交通卡口采集到的前车车脸图像，然后基于前车车脸图像获取车标图像，并对车标图像进行预处理后作为待识别车标图像；将待识别车标图像输入到训练好的深度神经网络中，得到车标识别结果。本发明的有益效果是：本发明采用自编码神经网络优化初始权值减少了训练时间，提高了车标识别准确率，相较与类似车标识别方法，本发明整个系统结构更加简单，更易于更新和扩充，同时，本发明对噪声的鲁棒性更好，可以对无车牌的车辆实现车标识别。