基于深度学习的汽车仪表标识辨别系统设计

作者：刘全周^*; 贾鹏飞; 李占旗; 王述勇; 王启配

来源：新型工业化, 2018, 8(06): 90-98.

DOI：10.19335/j.cnki.2095-6649.2018.6.016

• dSPACE硬件仿真
• 深度学习
• Inception网络
• 半自动化测试

本文利用硬件在环仿真和图像识别技术,开发了汽车仪表标识自动辨别系统。系统的硬件为d SPACE仿真控制平台,模拟CAN报文实现仪表标识显示并由摄像头完成图像采集,通过双变滤波算法滤除图像噪声,调节图片像素点的对比度和亮度,利用图像帧差法对标识进行定位提取,借助深度学习Inception网络对标识信息进行辨别,通过修改全连接层结构以适应标识的分类,并推导了网络中误差求解公式。为了便于应用,设计了用户交互界面,测试结果中系统的准确率达到了86%以上,起到了很好的分类和辨别效果,辨别结果转换为CAN报文反馈给仿真机柜,从而实现了汽车仪表功能的半自动化测试。

• 单位
  中国汽车技术研究中心有限公司