【摘 要】
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交通标志识别(Traffic Sign Recognition,TSR)是智能交通系统的重要研究方向之一。因道路交通的环境复杂、交通标志数据库规模大小等因素制约,在设计TSR系统可行性方案时必须
【机 构】
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安徽建筑大学电子与信息工程学院,电子工程学院,脉冲功率激光技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61503394);安徽省教育厅重点项目(KJ2016ZD149);安徽省教育厅重大项目(KJ2015ZD14)
论文部分内容阅读
交通标志识别(Traffic Sign Recognition,TSR)是智能交通系统的重要研究方向之一。因道路交通的环境复杂、交通标志数据库规模大小等因素制约,在设计TSR系统可行性方案时必须考虑算法的复杂度、识别率和鲁棒性。针对这一问题,本文提出了一种不同尺度的双通路跃层卷积神经网络算法,在同一通路上交通标志的底层局部特征和高层全局的特征,与不同通路上经过局部响应归一化和池化后的特征在全连接层融合,从而丰富了交通标志分类的特征,最后将特征图输入分类器进行交通标志识别。采用德国交通标志识别标准数据集(German Traffic Sign Recognition Benchmark,GTSRB)进行训练和测试,本文算法的识别率达到97.96%,明显优于单一通路的跃层卷积网络算法和人工方法。
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