【摘 要】
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针对复杂场景下,交通视频图像识别干扰特征过多,导致识别准确率低的问题,本文提出了基于一种改进的深度学习的交通视频图像识别的方法.首先,利用Canny算子改善交通视频中车辆
【机 构】
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110044,沈阳大学 信息工程学院 辽宁 沈阳
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针对复杂场景下,交通视频图像识别干扰特征过多,导致识别准确率低的问题,本文提出了基于一种改进的深度学习的交通视频图像识别的方法.首先,利用Canny算子改善交通视频中车辆的边缘识别检测效率;其次,利用局部结构图LGS算子去除光线影响,提取图像纹理特征;最后,通过改进传统卷积神经网络算法,识别交通视频图像.实验表明,本文构建的LGS-微卷积神经网络大大地提高了交通视频图像的正识率.
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