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题名	基于区域卷积神经网络的公交专用车道车辆识别系统; Vehicle Detection and Recognition Based on R-CNN
作者	邹志彬
答辩日期	2016-03-18 ; 2015-05-20
导师	罗林开
关键词	车辆检测识别 深度学习 R-CNN Vehicle Detection and Recognition Deep learning R-CNN
英文摘要	随着车辆数量的飞速增加，交通安全变得越来越重要。遵守交通规则是避免交通事故的最有效方法。遵守交通规则，既需要相关人员遵纪守法，也需要主管部门的监督管制。人工监督，要消耗巨大的人力和物力资源。随着信息技术和智能交通的迅速发展，车辆检测识别的自动化和数字化成为交通监管实现智能化进程中必不可少的技术。深度神经网络由于其强大的自学习能力，可以学习到对象的高质量特征，在图像的检测和分类问题上获得了举世瞩目的成功，受到了越来越多国内外学者的关注和重视。本文在研究深度神经网络的基础上，将基于区域的卷积神经网络（R-CNN）应用在车辆的检测识别系统中，并结合到监管公交车专用车道以及公交站台停靠处的车辆行驶情况...; As the government is laying more stress on the importance of traffic safety, the road traffic rules accordingly become more restrict and complex. It needs the supervision of the Transport Department to make various vehicles follow their corresponding driving rules. However, such supervision will consume a large quantity of manual and material resources. With the development of information technol...; 学位：工学硕士; 院系专业：信息科学与技术学院_模式识别与智能系统; 学号：23220121153055
语种	zh_CN
出处	http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=49638
内容类型	学位论文
源URL	[http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/134907]
专题	信息技术－学位论文
推荐引用方式 GB/T 7714	邹志彬. 基于区域卷积神经网络的公交专用车道车辆识别系统, Vehicle Detection and Recognition Based on R-CNN[D]. 2016, 2015.

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