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針對日益嚴(yán)峻的停車難問題,提出一種基于改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)停車場空車位檢測方法。首先,根據(jù)車位只需用兩種狀態(tài)來表示其占空的特點,對傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn),提出迷你卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MCNN)的概念;然后,通過減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)來減少訓(xùn)練和識別時間,并在網(wǎng)絡(luò)中加入局部響應(yīng)歸一化層以加強(qiáng)對明度的校正,以及使用小卷積核來獲取更多圖像細(xì)節(jié);最后,對視頻幀圖進(jìn)行手動掩碼設(shè)置,通過邊緣檢測切割成單個車位圖,并使用訓(xùn)練好的MCNN進(jìn)行車位識別。實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方式相比,基于MCNN的檢測方法識別率能提高3~8個百分點,同時網(wǎng)絡(luò)參數(shù)僅為常規(guī)使用卷積模型的1/1 000,且在文中所述的幾種不同環(huán)境中,識別率的均保持在92%以上。實驗結(jié)果表明,MCNN可移植到低配置攝像頭,實現(xiàn)停車場空車位自動檢測。