【摘 要】
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在实际交通环境中,由于运动模糊、背景干扰、天气条件以及拍摄视角等因素,所采集的交通标志的图像质量往往不高,这就对交通标志自动识别的准确性、鲁棒性和实时性提出了很高
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61371114)
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在实际交通环境中,由于运动模糊、背景干扰、天气条件以及拍摄视角等因素,所采集的交通标志的图像质量往往不高,这就对交通标志自动识别的准确性、鲁棒性和实时性提出了很高的要求。针对这一情况,提出一种基于深层卷积神经网络的交通标志识别方法。该方法采用深层卷积神经网络的有监督学习模型,直接将采集的交通标志图像经二值化后作为输入,通过卷积和池采样的多层处理,来模拟人脑感知视觉信号的层次结构,自动地提取交通标志图像的特征,最后再利用一个全连接的网络实现交通标志的识别。实验结果表明,该方法利用卷积神经网络的深度学习能力,自动地提取交通标志的特征,避免了传统的人工特征提取,有效地提高了交通标志识别的效率,具有良好的泛化能力和适应范围。
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