【摘 要】
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随着高级驾驶辅助系统(advanced driver assistance systems,ADAS)和无人驾驶技术快速发展,交通标志识别方法成为一个重要的研究方向。为了辅助驾驶员实现安全驾驶,减少交通
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学青年基金(61305001);黑龙江省普通本科高校青年创新人才培养项目(UNPYSCT-2016034)
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随着高级驾驶辅助系统(advanced driver assistance systems,ADAS)和无人驾驶技术快速发展,交通标志识别方法成为一个重要的研究方向。为了辅助驾驶员实现安全驾驶,减少交通事故的发生,将AdaBoost-SVM和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)相结合,构建一个混合预测模型(mixed forecasting model,MFM),通过该模型识别交通标志。将卷积神经网络作为可训练的特征提取器,AdaBoost-SVM作为识别器。采
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