隨著現代社會生活水平的不斷提高，汽車數量高速增長，交通監管面臨巨大挑戰。高清監控系統安裝公司提出高清智能卡口系統作為交通監管的一種重要手段，已被廣泛應用于現代交通的各個領域。然而傳統的依賴人工判讀的方法已無法滿足如今海量交通圖像處理的需要，構建智能識別系統以自動處理各種交通圖像信息成為必然趨勢。不同類型車輛，具有不同的道路使用權，高清卡口系統的一項主要任務就是識別車輛類型。就定位并識別高清卡口圖片中的小轎車和大客車進行了研究。

        車輛定位一般是基于視頻監控系統。對于時域連續的圖片，可以利用幀問差分和光流法等技術方便提取出運動車輛的位置。但是不同于視頻監控系統，高清智能卡口系統只能獲取離散的抓拍圖片，傳統的基于視頻的定位系統不能取得理想的效果。目前，基于圖片的定位方法主要有：滑動窗和圖像分割，但是這兩種方法都非常耗時。本文充分利用高清智能卡口圖片背景信息，將卡口圖片的邊緣與背景邊緣進行差分，提取出前景車輛位置。確定車輛位置之后，就可以進行車型識別。車型識別主要是利用卷積神經網絡對提取的前景車輛進行分類。相較于傳統方法，卷積神經網絡的識別正確率可以做到90％以上，此外將卷積神經網絡放入GPu中處理速度非常快。采取經典的AlexNet網絡進行車輛分類，取得了很好的效果。

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