随着现代社会生活水平的不断提高，汽车数量高速增长，交通监管面临巨大挑战。高清监控系统安装公司提出高清智能卡口系统作为交通监管的一种重要手段，已被广泛应用于现代交通的各个领域。然而传统的依赖人工判读的方法已无法满足如今海量交通图像处理的需要，构建智能识别系统以自动处理各种交通图像信息成为必然趋势。不同类型车辆，具有不同的道路使用权，高清卡口系统的一项主要任务就是识别车辆类型。就定位并识别高清卡口图片中的小轿车和大客车进行了研究。

        车辆定位一般是基于视频监控系统。对于时域连续的图片，可以利用帧问差分和光流法等技术方便提取出运动车辆的位置。但是不同于视频监控系统，高清智能卡口系统只能获取离散的抓拍图片，传统的基于视频的定位系统不能取得理想的效果。目前，基于图片的定位方法主要有：滑动窗和图像分割，但是这两种方法都非常耗时。本文充分利用高清智能卡口图片背景信息，将卡口图片的边缘与背景边缘进行差分，提取出前景车辆位置。确定车辆位置之后，就可以进行车型识别。车型识别主要是利用卷积神经网络对提取的前景车辆进行分类。相较于传统方法，卷积神经网络的识别正确率可以做到90％以上，此外将卷积神经网络放入GPu中处理速度非常快。采取经典的AlexNet网络进行车辆分类，取得了很好的效果。

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