基于交叉并行卷积神经网络的货物列车车厢号识别系统

作     者：王豪男 丁军航 许华胜 WANG Hao-nan;DING Jun-hang;XU Hua-sheng

作者机构：青岛大学自动化学院青岛266071 

基　　金：山东省自然科学基金(2016ZRBO1585) 青岛市博士后人员应用研究项目(2616021) 

出 版 物：《制造业自动化》 (Manufacturing Automation)

年 卷 期：2019年第41卷第3期

页      码：4-6,19页

摘      要：现有的车厢号识别系统常存在着效率不高、改造困难、维护复杂等缺陷。利用深度卷积神经网络设计货物列车车厢号自动识别系统。通过搭建深度卷积框架LPCNN,缩减模型结构,采取交叉并行的数据传输方式,对图片集进行训练测试,识别的最终结果表明该系统与现有的Alex-Net模型对比,参数的数量仅需其1/50,且识别结果精度和准确率得到有效提升。

主 题 词：交叉并行卷积神经网络 车厢号 定位识别 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1009-0134.2019.03.002

馆 藏 号：203607321...