Teknologian jakaminen

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Sisällysluettelo

1. Aihevalinnan tausta ja tutkimuksen merkitys

2. Tutkimusasema kotimaassa ja ulkomailla

3. Algoritmin innovaatiopisteet

4. Kokeilu ja tulosanalyysi

5. Järjestelmän käyttöönotto

6. Yhteenveto ja Outlook

---

Tämän artikkelin otsikko on "Syvään oppimiseen perustuvan ajoneuvon uudelleentunnistusalgoritmin tutkimus ja järjestelmän käyttöönotto", ja sen on kirjoittanut Qi Tiantian East China Normal Universitystä. Sen tarkoituksena on tutkia syväoppimisteknologian käyttöä ajoneuvojen uudelleentunnistuksen tarkkuuden parantamiseksi. tunnistaminen ja rakentaa älykäs ajoneuvon uudelleentunnistus tämän järjestelmän perusteella. Paperi käsittelee ajoneuvojen uudelleentunnistusteknologian taustaa, tutkimustilannetta, algoritmien innovaatioita ja järjestelmätoteutusta.

1. Aihevalinnan tausta ja tutkimuksen merkitys

Ajoneuvojen määrän kasvaessa perinteinen manuaalinen liikenteenohjaus vaikeutuu ja älykkäät liikennejärjestelmät syntyvät ajan vaatiessa. Tärkeänä osana älykästä liikennettä ajoneuvojen uudelleentunnistusteknologia pystyy tunnistamaan tietyt ajoneuvot kuvista tai videoista eri näkökulmista, millä on suuri merkitys esimerkiksi älykkään turvallisuuden ja ajoneuvon seurannan kannalta. Nykyisessä rekisterikilpien tunnistustekniikassa on kuitenkin ongelmia, kuten rekisterikilpien tukkeutuminen ja väärennetyt rekisterikilvet, mikä tekee ajoneuvojen uudelleentunnistuksen ilman rekisterikilpiä koskevasta tutkimuksesta erityisen tärkeää.

2. Tutkimusasema kotimaassa ja ulkomailla

Tässä artikkelissa tarkastellaan ajoneuvojen uudelleentunnistusmenetelmiä globaalien ominaisuuksien, paikallisten ominaisuuksien ja huomiomekanismien perusteella. Globaali ominaisuusmenetelmä poimii ajoneuvon yleiset ominaisuudet tunnistamista varten, mutta paikalliset yksityiskohdat on helppo jättää huomioimatta. Paikallinen ominaisuusmenetelmä erottaa samankaltaiset ajoneuvot poimimalla ajoneuvon paikalliset yksityiskohdat, mutta olemassa olevat menetelmät jättävät usein huomioimatta paikallisten rakenteiden välisen suhteen; ominaisuudet Huomio Mekanismi parantaa tunnistustarkkuutta lisäämällä mallin huomiota tärkeisiin ominaisuuksiin, mutta jättää huomiotta eri ominaisuuskanavien välisen korrelaation.