基于卷积神经网络的非法危化品运输车辆识别方法及系统

摘要

本发明公开了基于卷积神经网络的非法危化品运输车辆识别方法，包括以下步骤：S100、获取训练数据，进行数据标准化处理；S200、利用卷积神经网络计算模型进行卷积运算，获得训练好的计算模型和最终标注图像库；S300、获取本地危化车数据库和待识别数据，对待识别数据进行计算识别，并与最终标注图像库进行对比判定，输出危化品车辆特征或疑似危化品车辆特征，接着与本地危化车数据库进行判定，区分标准危化品运输车辆和非法危化品运输车辆。本发明还公开了基于卷积神经网络的非法危化品运输车辆识别系统，利用图像识别和卷积神经网络计算模型，可识别出交通图片流中的标准危化品运输车辆和非法危化品运输车辆，耗时少，减轻人力成本。