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提出了一种基于深度神经网络的车辆特征识别方法,通过车辆特征智能检测识别实现交通智能监控和管理.采用三维区域轮廓扫描方法进行车辆图像采集和几何形状判断,对采集的车辆图像进行边缘轮廓检测和信息增强处理,突出车辆的类别属性特征点,在仿射不变区域对车辆角点分布信息进行直方图均衡化处理,实现车辆像素特征点的提取.对提取的像素特征点采用深度神经网络进行分类训练,实现车辆特征的智能识别.选取大量交通视频图像进行实验,仿真结果表明采用该方法进行车辆特征识别的成功率较高,输出车辆特征点正确的像素总数较多,对目标车辆的