基于混合预测模型的交通标志识别方法

论文摘要

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。采用卷积层和下采样层构建两组隐层结构,将预处理的图像作为CNN模型的输入,利用反向传播算法（backpropagation, BP）对CNN模型进行训练直至收敛,最后将测试集的高维特征提取出来,采用AdaBoost-SVM分类器进行分类识别。实验结果表明,该MFM对交通标志具有很高的识别率和鲁棒性,且识别率和收敛时效都优于其他传统算法,对提高辅助驾驶和无人驾驶的安全性具有重要意义。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 丁博,王水凡

关键词: 混合预测模型,卷积神经网络,反向传播算法,分类器,交通标志

来源: 哈尔滨理工大学学报 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用

单位: 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院

基金: 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)

分类号: U463.6;TP391.41

DOI: 10.15938/j.jhust.2019.05.018

页码: 108-115

总页数: 8

文件大小: 1084K

下载量: 212

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