Accurate vehicle type classification serves a significant role in the intelligent transportation system. It is critical for ruler to understand the road conditions and usually contributive for the traffic light control system to response correspondingly to alleviate traffic congestion. New technologies and comprehensive data sources, such as aerial photos and remote sensing data, provide richer and high-dimensional information. Also, due to the rapid development of deep neural network technology, image based vehicle classification methods can better extract underlying objective features when processing data. Recently, several deep learning models have been proposed to solve the problem. However, traditional pure convolutional based approaches have constraints on global information extraction, and the complex environment, such as bad weather, seriously limits the recognition capability. To improve the vehicle type classification capability under complex environment, this study proposes a novel Densely Connected Convolutional Transformer in Transformer Neural Network (Dense-TNT) framework for the vehicle type classification by stacking Densely Connected Convolutional Network (DenseNet) and Transformer in Transformer (TNT) layers. Three-region vehicle data and four different weather conditions are deployed for recognition capability evaluation. Experimental findings validate the recognition ability of our proposed vehicle classification model with little decay, even under the heavy foggy weather condition.


翻译:准确的车辆类型分类在智能运输系统中起着重要作用,对于标尺理解道路状况至关重要,通常对交通灯控制系统也起推波助澜的作用,以相应应对交通堵塞,对标尺至关重要;新的技术和综合数据来源,如航空照片和遥感数据,提供了更丰富和高维的信息;此外,由于深神经网络技术的迅速发展,基于图像的车辆分类方法在处理数据时可以更好地提取基本客观特征;最近,提出了若干深层次的学习模型来解决这个问题;然而,传统的纯革命型方法对全球信息提取有限制,而复杂的环境,如恶劣的天气,严重限制了识别能力;为在复杂环境中提高车辆类型分类能力,本研究报告提议在变形神经网络(Dense-TNT)中采用新的多层次连通性革命变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形器框架,通过堆叠多层变形变形变形变形变形变形变形网络(DenseNet)和变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变变变变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变变变变变变变变变变变形变变变变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变形变

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