基于双通道卷积神经网络的交通标志识别算法

孔月瑶; 严群; 姚剑敏; 林志贤

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基于双通道卷积神经网络的交通标志识别算法

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针对交通标志图像易受复杂背景、光照、运动模糊等影响导致识别率低和识别速度慢的问题,提出了基于非对称双通道卷积神经网络的交通标志识别方法.通过不同网络结构的两通路提取丰富的特征信息,上层通路使用跃层连接提取的浅层局部特征和深层全局特征,与下层通路提取的精细特征在全连接层进行融合,并使用激活函数LReLUs代替脆弱的ReLU,提高准确率.将实验结果与其他算法进行比较,证明所提算法的识别率和识别速度均优于其他算法,具有一定的先进性和鲁棒性.

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来源
《传感器与微系统》 |2021年第7期|138-141|共4页
作者
孔月瑶; 严群; 姚剑敏; 林志贤;
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作者单位

福州大学物理与信息工程学院福建福州350108;

福州大学物理与信息工程学院福建福州350108;

福州大学物理与信息工程学院福建福州350108;

福州大学物理与信息工程学院福建福州350108;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
卷积神经网络; 交通标志识别; 双通道卷积; 特征融合;

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