激光与光电子学进展, 2019, 56 (14): 141001, 网络出版: 2019-07-12   

结合卷积神经网络多层特征和支持向量机的车辆识别 下载: 1359次

Vehicle Recognition Based on Multi-Layer Features of Convolutional Neural Network and Support Vector Machine
作者单位
西北师范大学物理与电子工程学院, 甘肃 兰州 730070
引用该论文

马永杰, 马芸婷, 陈佳辉. 结合卷积神经网络多层特征和支持向量机的车辆识别[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(14): 141001.

Yongjie Ma, Yunting Ma, Jiahui Chen. Vehicle Recognition Based on Multi-Layer Features of Convolutional Neural Network and Support Vector Machine[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(14): 141001.

引用列表
1、 基于支持向量机和关联成像的分类方法研究激光与光电子学进展, 2024, 61 (10): 1011008
2、 基于机器学习的人体指甲光谱模式识别及溯源分析激光与光电子学进展, 2022, 59 (18): 1830002
3、 基于光谱融合的油漆分类方法比较激光与光电子学进展, 2021, 58 (22): 2230002
4、 基于改进双线性细粒度模型的压板状态识别激光与光电子学进展, 2021, 58 (20): 2010007
5、 鞋底材料的差分拉曼光谱可视化快速鉴别激光与光电子学进展, 2021, 58 (8): 0830004
6、 基于改进残差网络的道口车辆分类方法激光与光电子学进展, 2021, 58 (4): 0415009
7、 基于支持向量机算法的X射线荧光光谱纸张灰烬识别研究激光与光电子学进展, 2021, 58 (3): 0330006
8、 基于改进B-CNN的轨枕挡肩裂纹图像细粒度分类激光与光电子学进展, 2020, 57 (14): 141013
9、 基于改进深度神经网络的纱管分类激光与光电子学进展, 2020, 57 (10): 101014

马永杰, 马芸婷, 陈佳辉. 结合卷积神经网络多层特征和支持向量机的车辆识别[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(14): 141001. Yongjie Ma, Yunting Ma, Jiahui Chen. Vehicle Recognition Based on Multi-Layer Features of Convolutional Neural Network and Support Vector Machine[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(14): 141001.

本文已被 10 篇论文引用
被引统计数据来源于中国光学期刊网
引用该论文: TXT   |   EndNote

相关论文

加载中...

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!