認(rèn)識(shí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）目錄車(chē)牌識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）CONTENTS深度學(xué)習(xí)車(chē)牌識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景PARTPOWERPOINTDESIGN01車(chē)牌識(shí)別在智能交通的發(fā)展中，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)越來(lái)越重要，從高速公路的自動(dòng)收費(fèi)，到停車(chē)場(chǎng)的車(chē)輛管理，再到城市交通監(jiān)控與違法車(chē)輛追蹤，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景極為廣泛。準(zhǔn)確且高效的車(chē)牌識(shí)別，能夠顯著提升交通管理的效率，降低人力成本，加強(qiáng)城市的安防能力。車(chē)牌識(shí)別車(chē)牌識(shí)別車(chē)牌識(shí)別作為圖像識(shí)別的一個(gè)重要應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)于智能交通、安防監(jiān)控等領(lǐng)域具有重要意義。國(guó)家高度重視人工智能與相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，積極推動(dòng)智能交通等領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，鼓勵(lì)培養(yǎng)掌握深度學(xué)習(xí)技術(shù)的專業(yè)人才。車(chē)牌識(shí)別深度學(xué)習(xí)PARTPOWERPOINTDESIGN02深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)，正深刻地改變著我們的生活和工作方式。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為深度學(xué)習(xí)的重要分支，在圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等領(lǐng)域取得了巨大的成功。深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）PARTPOWERPOINTDESIGN03CNN隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）展現(xiàn)了強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)與模式識(shí)別能力。CNN能自主從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到圖像的特征。在圖像識(shí)別領(lǐng)域，CNN已經(jīng)取得了一系列突破性的成果，為車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的革新帶來(lái)了新的方向。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)實(shí)現(xiàn)請(qǐng)帶著以下問(wèn)題閱讀材料A：（1）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要包含那幾個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)？

1、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)【材料A】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要關(guān)鍵環(huán)節(jié)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種深度學(xué)習(xí)的模型，通過(guò)使用卷積層ConvolutionLayer（卷積核）來(lái)提取圖像數(shù)據(jù)的局部特征，然后通過(guò)池化層（PoolingLayer）來(lái)降低特征的空間維度，縮小圖片尺寸，最后通過(guò)全連接層（FullyConnectedLayer）進(jìn)行分類(lèi)或回歸任務(wù)，從而自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的特征。例如，在車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中，CNN能夠從車(chē)牌圖像中提取關(guān)鍵特征，如字符、數(shù)字和位置等，用于識(shí)別不同的車(chē)牌。任務(wù)實(shí)現(xiàn)請(qǐng)帶著以下問(wèn)題閱讀材料B：（1）什么是卷積層，卷積核又是什么？卷積核是唯一的嗎？

（2）卷積核是從何而來(lái)？

2、卷積層任務(wù)實(shí)現(xiàn)如圖所示，將左側(cè)方格灰色灰色部分，與中間方格位置對(duì)應(yīng)的數(shù)值，分別相乘后，再相加，把得到的最終結(jié)果，填到右側(cè)方格（灰底）的位置，該數(shù)值為_(kāi)_____(3)、卷積運(yùn)算1任務(wù)實(shí)現(xiàn)如圖所示，左側(cè)方格的灰色部分，往右移一格，按步驟（3）的方法，把結(jié)果填到右側(cè)方格（灰底）的位置，該數(shù)值為_(kāi)_____(4)、卷積運(yùn)算2【材料B】卷積層卷積層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心部分，卷積層通過(guò)使用小的特征提取器（卷積核）在輸入數(shù)據(jù)（如圖像）上滑動(dòng)來(lái)提取特征。比如一個(gè)3*3的卷積核在一張圖像的像素點(diǎn)上滑動(dòng)，它在每個(gè)位置上都與原圖像對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)相乘再相加，這個(gè)過(guò)程稱為卷積運(yùn)算，得到新的像素點(diǎn)，最終得到新的圖像數(shù)據(jù)?！静牧螧】卷積層卷積核可以理解為：卷積核=某個(gè)特征，它可以把圖中對(duì)應(yīng)的特征找出來(lái)，如果圖像沒(méi)有這個(gè)特征，表示原圖中不包含卷積核所具有的特征。卷積核在原圖像的滑動(dòng)位置（灰底）順序如圖所示：【材料B】卷積層打個(gè)比方，有一個(gè)卷積核（具備人眼的特征），在原圖像中滑動(dòng)掃描（卷積），圖中有眼睛的特征就會(huì)被提取出來(lái)，如下圖所示。【材料B】卷積層上面的例子只有一個(gè)卷積核，對(duì)于人臉識(shí)別、車(chē)牌識(shí)別中，包含那么多信息，僅憑一個(gè)卷積核可以把圖片的特征都提取出來(lái)嗎？答案是不能。只能通過(guò)訓(xùn)練，用幾百萬(wàn)張圖片的大數(shù)據(jù)方法對(duì)圖片（人臉）進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，得到一個(gè)結(jié)果，跟真實(shí)的圖片進(jìn)行對(duì)比，例如要識(shí)別人臉，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別出的是一只狗，計(jì)算機(jī)會(huì)進(jìn)行誤差的計(jì)算(損失函數(shù))，繼續(xù)通過(guò)修改卷積核的參數(shù)，修改全鏈接的權(quán)重，不斷地學(xué)習(xí)、訓(xùn)練，計(jì)算機(jī)自動(dòng)就學(xué)會(huì)了采用哪些卷積核，每個(gè)神經(jīng)元的權(quán)重是多少，自動(dòng)就學(xué)會(huì)了識(shí)別，這就是機(jī)器學(xué)習(xí)。當(dāng)找到損失函數(shù)的最小值時(shí)，就成功了。所以卷積核不是唯一的，有多個(gè)，它也不是人為定義的，是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、訓(xùn)練得來(lái)的。任務(wù)實(shí)現(xiàn)請(qǐng)帶著以下問(wèn)題閱讀材料C：（1）請(qǐng)選出左邊每個(gè)框（4個(gè)數(shù)）的最大值，填入右邊的對(duì)應(yīng)位置，如例子圖所示：

3、池化層任務(wù)實(shí)現(xiàn)請(qǐng)帶著以下問(wèn)題閱讀材料C：（2）請(qǐng)選出左邊每個(gè)框（4個(gè)數(shù)）的平均值，填入右邊的對(duì)應(yīng)位置，如例子圖所示：

3、池化層【材料C】池化層池化層的作用是什么呢？在自動(dòng)駕駛中，傳感器的相應(yīng)速度和準(zhǔn)確率非常的關(guān)鍵，汽車(chē)要馬上識(shí)別前方的行人或者障礙物，運(yùn)算量是非常大的，那就要把圖像縮小，這就是我們所說(shuō)的池化。池化可以在保留原圖特征的同時(shí)，還能把圖片的尺寸降下來(lái)。池化一般有兩種方式：最大值池化、平均值池化，常用的是最大值池化。如下圖5-1-8所示，把卷積后的圖像，進(jìn)行最大值池化。任務(wù)實(shí)現(xiàn)請(qǐng)帶著以下問(wèn)題閱讀材料D：根據(jù)下圖提示，你覺(jué)得計(jì)算機(jī)最終會(huì)輸出哪個(gè)字符？

4、全連接層【材料D】全連接層全連接層（FullyConnectedLayer）作為最后一層，每個(gè)神經(jīng)元都與上一層的所有神經(jīng)元相連，將前面提取到的特征映射到具體的類(lèi)別標(biāo)簽輸出。比如在車(chē)牌識(shí)別中，全連接層會(huì)把之前提取的數(shù)字特征分到到0-9這十個(gè)類(lèi)別上，輸出每個(gè)數(shù)字的概率，把概率最大的結(jié)果進(jìn)行輸出。我們可以這樣理解，全連接層之前的步驟主要是提取