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針對現(xiàn)有智能交通系統(tǒng)僅僅通過車牌信息獲取車輛信息存在不準(zhǔn)確的情況，提出一種基于聯(lián)合層特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Multi-CNN）進行車標(biāo)識別。該方法將通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不同層提取的特征聯(lián)合起來，一起作為全連接層的輸入，訓(xùn)練獲得分類器。通過理論分析和實驗表明，與傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練獲得的分類器相比，Multi-CNN方法能夠減少訓(xùn)練所需計算量，同時將車標(biāo)識別準(zhǔn)確率提升至98. 7%。
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