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摘要
随着国家建设“平安城市”规划的提出,交通安全和城市治安管理变得尤为重要。而轮胎花纹图像分类在交通事故及刑侦破案取证中具有重要的作用。本文提出一种基于注意力机制和迁移学习的轮胎花纹分类方法。通过自适应直方图均衡化对于输入的轮胎图片进行数据增强,使轮胎花纹纹理与背景部分对比更加显著。通过迁移学习,减少训练时间,通过改进ResNet50模型,融合通道空间注意力机制提高了模型对于轮胎花纹纹理的特征提取能力。通过实验证明,该模型对于轮胎花纹分类,其最高精度可以达到96.41%,表明有较强的泛化能力。
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