基于卷积神经网络的交通标志ROI提取与识别

张博

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基于卷积神经网络的交通标志ROI提取与识别

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道路交通标志在指导安全出行方面起了重要作用,随着智能交通的发展,交通标志识别越来越受到重视。不同光照、雾气下的复杂自然场景(如树林、建筑物)对交通标志识别干扰较大,为减少这些无关干扰因素所带来的识别率不高的问题,提出了一种语义分割网络与分类网络级联的交通标志识别方法。语义分割网络由UNet改进得到,利用了交通标志与背景颜色、形状特征的差异实现对交通图像感兴趣区域的准确提取;而分类网络则是借鉴LeNet5设计的网络结构,在交通标志感兴趣区域的基础上进行特征提取并分类。实验过程中选取三角形和圆形标志构建数据集,实验结果表明,文中方法与其他较好的交通标志分类方法如HOG-SVM、ResNet50相比,在识别时间较短的同时,其识别精度达到了98.96%。

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来源
《电子设计工程》 |2022年第3期|20-25|共7页
作者
张博;
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作者单位

华南理工大学机械与汽车工程学院;

广东广州510640;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类光电子技术的应用;
关键词
交通工程; 卷积神经网络; 图像语义分割; 感兴趣区域; 交通标志识别;

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