基于卷积神经网络的道路监控系统下车辆颜色识别

针对卷积神经网络训练时收敛速度慢且参数数量较多的问题,文章在激活函数之前使用批归一化对每一个小批量数据进行处理,并使用1x1的卷积层和全局平均池化层代替全连接层,提出了一种基于卷积神经网络的车辆颜色识别方法。该方法是专门为识别任务而设计的,它包含八层,分别是五个卷积层,两个1x1的卷积层和一个全局平均池化层。实验结果表明,文章在训练集上的识别精度为99.6%,在测试集上的识别精度为94.8%,与现存最优的实验结果相比,识别精度提高了0.33%,且参数量仅占其14.5%。