基于深度學(xué)習(xí)的高速公路收費(fèi)車輛分類研究

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摘 要：為增強(qiáng)高速公路收費(fèi)車輛分類的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，對比分析了SSD、YOLO和Faster R-CNN圖像識別算法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了一種結(jié)合MixUp數(shù)據(jù)增強(qiáng)、Focus網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和CIOU損失函數(shù)的高速公路收費(fèi)車輛分類方法，對門架高清攝像機(jī)抓拍的圖像進(jìn)行識別和分類，在京港澳高速公路數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證。（剩余6401字）