【摘 要】
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本文提出一种基于卷积神经网络的交通灯识别方法，解决传统交通灯识别算法在复杂交通场景中存在稳定性差、准确率低等问题．本方法采用深层神经网络模型作为分类器，将数据集中的彩
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本文提出一种基于卷积神经网络的交通灯识别方法，解决传统交通灯识别算法在复杂交通场景中存在稳定性差、准确率低等问题．本方法采用深层神经网络模型作为分类器，将数据集中的彩色图像经预处理后作为卷积神经网络的输入，自动提取特征，最后通过多模式预测算法得出识别结果．通过多组实验，证明了本文方法的有效性及实用性．
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