基于TensorFlow的交通标志识别系统研究

基于TensorFlow的交通标志识别系统研究

论文摘要

在经济快速发展、人们生活水平逐渐提高的同时,社会上行驶的车辆数目迅速增多,交通拥堵现象成为常态,并且交通事故也频频出现,对社会造成了巨大损失。基于此种形势,无人驾驶领域的智能交通系统受到很多人的关注。TensorFlow是近年来比较流行的深度学习框架,本文将基于TensorFlow实现卷积神经网络模型,并解决交通标志识别的实际应用。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 深度学习技术
  • 2 卷积神经网络的TensorFlow框架
  • 3 交通标志识别在TensorFlow上的实现
  •   3.1 数据集介绍
  •   3.2 模型训练与测试
  •     3.2.1 训练阶段流程
  •     3.2.2 测试阶段流程
  •   3.3 模型的分析与优化
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 仲崇豪,宋斌,徐方明,杨怡均

    关键词: 交通标志识别,卷积神经网络,深度学习

    来源: 信息与电脑(理论版) 2019年22期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 公路与水路运输,汽车工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术

    单位: 云南大学软件学院

    分类号: U463.6;U495;TP18;TP391.41

    页码: 101-102

    总页数: 2

    文件大小: 1493K

    下载量: 405

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