基于深层神经网络的道路交通标志检测识别方法研究

基于深层神经网络的道路交通标志检测识别方法研究

论文摘要

交通标志在道路交通运行中扮演着不可或缺的角色。随着智能交通的不断发展,道路交通标志的自动检测识别日益受到研究者的关注。在实际交通环境下,由于运动模糊、天气条件、光线干扰及拍摄视角等因素,给图像中交通标志自动识别带来了困难。针对这一问题,该文提出了基于深层神经网络的快速交通标志识别的方法,实现了常见道路交通标志的检测识别,并通过实验进行测试,结果表明,该方法在图像中交通标志的检测率和识别率方面都达到了较好的效果。

论文目录

  • 1 基本原理
  • 2 数据研究与方法
  •   2.1 卷积神经网络架构
  •   2.2 样本数据训练
  • 3 实验测试数据
  •   3.1 数据样本集中影像测试
  •   3.2 实地拍摄全景影像测试
  •   3.3 成果展示
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王斯健,李志鹏

    关键词: 道路交通标志,检测识别方法,深层神经网络

    来源: 科技资讯 2019年17期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,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: 上海市测绘院

    分类号: U463.6-4;TP391.41

    DOI: 10.16661/j.cnki.1672-3791.2019.17.001

    页码: 1-4

    总页数: 4

    文件大小: 3571K

    下载量: 147

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