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目前人工智能在自动驾驶中得到大量的应用,深度学习是实现人工智能的技术之一,尤其是深度学习中的卷积神经网络擅长处理图像分类、图像识别、目标分割和检测等方面的问题,本次实验对卷积神经网络的LeNet-5模型进行改进,以提高对GTSRB数据库中交通标识的识别率.实验结果表明,改进模型比标准模型的识别率提高了0.24%,并验证了算法的可行性.