【摘 要】
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为了实现在复杂环境下具有较高准确率的交通标志识别以及在小样本情况下也能良好工作的识别网络,提出一种基于卷积神经网络和多类SVM的交通标志识别模型.此模型不需人工设计
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61473144);航空科学基金项目(20162852031);科技部重大科学仪器设备开发专项子课题(2016YFF0103702)
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为了实现在复杂环境下具有较高准确率的交通标志识别以及在小样本情况下也能良好工作的识别网络,提出一种基于卷积神经网络和多类SVM的交通标志识别模型.此模型不需人工设计特征提取算法,且在小样本训练集上也能训练出具有较高准确率的分类模型.除此之外,利用迁移学习策略,避免重新初始化卷积神经网络,在节省大量样本与训练时间的同时能有效避免过拟合的发生.实验结果表明,提出的分类模型在小样本训练集上进行训练后得到的模型在实际测试中有较好的表现且对处于复杂背景下和严重畸变的交通标志具有可靠的识别能力和良好分类结果.
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