随着人工智能领域的迅速发展,智能交通相关的各方面应用也逐渐渗透到人们的日常生活中。在高速路口、停车场和路面监控等场景中,车型识别任务扮演着重要角色。车型精细识别任务虽然对模型有着更高的要求,但也有更广泛的应用价值,是当今计算机视觉领域重要的研究课题之一。目前,车型识别任务普遍使用卷积神经网络（CNN）技术。深度学习是通过端到端的数据驱动,但在真实的数据集中,经常存在样本量不足、样本不均衡、样本质量过低和相似样本过多造成的信息冗余等问题。在细粒度层面,部分车型间的特征差异小、车型类别更新换代快、种类。以上这些问题使得细粒度车型识别的结果不尽人意。针对上述问题,本文总结了两个关于车型精细识别的工作重点:首先,在车型精细识别中解决样本不均衡、样本量不足和样本质量过低等因素的影响;其次,提升细粒度车型识别模型的性能。围绕上述两个重点,本文开展了以下研究工作:1.针对卷积神经网络的重要理论和关键技术进行深入分析研究。阐述了细粒度车型识别的研究背景及意义,分析该领域所存在的研究难点。详细比较了传统手工提取特征的方法与基于深度学习的方法的优劣,并对近几年细粒度车型识别任务的相关文献进行分析研究。2.创建高速路监控视角的车辆精细识别数据集,共50种细粒度车型类别,7868张图像样本。对自建数据集进行预处理,并可视化分析其数据特点。3.针对自建数据集,设计了基于分析与组合的图像处理方案,来对少样本类别进行数据扩充。真实场景下的数据易受复杂环境影响,模型拟合能力有限。通过多种图像处理方法合理组合的策略提升了样本间的多样性,保证了图像处理后的真实性,并使得模型鲁棒性得到提升。实验证明,在保证样本量不变的情况下,通过该方法对数据进行预处理,模型的取得了良好的识别效果。4.通过基于K-Means算法的采样策略来筛选数据。样本不均衡使得模型更倾向于预测多样本类别的车型,进而造成过拟合问题。通过对少样本类别的扩充数据、多样本类别的数据进行欠采样,解决样本不均衡问题,同时能够有效减少冗余信息,提升模型对有效特征的学习。该方法将ResNet-34模型的F1值从0.9172提升至0.9907,准确率提升了0.58%,有效解决了样本不均衡所带来的问题。5.借助不同网络模型之间的差异性进行集成学习。首先,利用此前实验所训练的模型作为初级学习器,将GoogLeNet-V2、ResNet-18和ResNet-34模型融合,进而组成强大的次级学习器。在实验中,细粒度车型识别的准确率能够达到99.49%。本文首先在数据层面进行了一系列数据预处理操作,充分利用有限的数据,有效弥补了真实场景数据集中的样本质量差、数量少、不均衡等问题。其次,在算法层面采用模型融合的方法,进一步提升了模型的性能。