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一种改进多尺度特征融合的交通标志识别算法 被引量：1
1
作者 余翔 靳闪闪 杨路 《电讯技术》 北大核心 2024年第12期1955-1962,共8页
为了进一步提高在背景复杂且目标距离远的情况下交通标志识别算法的识别准确率,在YOLOv5s算法的基础上提出了一种改进的交通标志识别算法MAFM-YOLO。首先,在颈部网络设计了基于空洞混合注意力机制的多尺度注意力特征融合模块,使网络在... 为了进一步提高在背景复杂且目标距离远的情况下交通标志识别算法的识别准确率,在YOLOv5s算法的基础上提出了一种改进的交通标志识别算法MAFM-YOLO。首先,在颈部网络设计了基于空洞混合注意力机制的多尺度注意力特征融合模块,使网络在特征融合阶段能够高效保留图像中的细节信息,对小目标更加的敏感。其次,在回归阶段采用归一化Wasserstein距离改进原有的损失函数,提高了边界框的回归性能,从而进一步提高网络的识别性能。在TT100K数据集上的实验结果表明,MAFM-YOLO较基准模型在精确率、召回率和平均精度均值上分别实现了9.4%、3.3%、6.3%的提升。 展开更多
关键词 交通标志识别 YOLOv5s 多尺度特征融合 混合注意力机制 归一化Wasserstein距离
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基于YOLOX-Tiny的长尾分布交通标志识别模型 被引量：1
2
作者 伍云鹏 付应雄 +1 位作者 沈丽君 崔峰 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2503-2516,共14页
在智能驾驶领域,准确识别交通标志对行车安全具有重要意义,交通标志训练集往往服从长尾分布,这为交通标志识别带来极大难度。针对于长尾分布数据集训练出的模型在尾类上表现差的现象,提出一种基于YOLOX-Tiny的长尾分布交通标志识别模型... 在智能驾驶领域,准确识别交通标志对行车安全具有重要意义,交通标志训练集往往服从长尾分布,这为交通标志识别带来极大难度。针对于长尾分布数据集训练出的模型在尾类上表现差的现象,提出一种基于YOLOX-Tiny的长尾分布交通标志识别模型。在TT100K_2021(tsinghua-tencent 100K 2021)数据集基础上制作交通标志长尾数据集;从制作数据集图片数量、样本分布以及模型大小出发,选择YOLOX-Tiny作为基础模型;采用EQL v2(equalization loss v2)和FL(focal loss)作为分类损失和目标置信度损失,平衡分类器头尾差距,增强模型对目标置信度的预测;在颈部双向金字塔中引入上采样算子CARAFE、坐标注意力机制(coordinate attention,CA)和CAR-ASFF模块(CARAFE+adaptively spatial feature fusion),解决传统特征金字塔上不同层级特征图的反向传播冲突问题,提升特征重组效果,突出目标特征。研究结果表明:改进的YOLOX-Tiny模型在制作的长尾交通标志数据集上m AP_(50)和m AP_(50:95)分别达到了43.67%和29.98%,改进模型相比较其他几种目标检测模型具有更高的检测精度。 展开更多
关键词 长尾分布 YOLOX 交通标志识别 注意力机制 特征重组 多尺度特征融合
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基于CF-YOLO的雾霾交通标志识别 被引量：2
3
作者 吴攀超 郑卓纹 +1 位作者 王婷婷 孙琦 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第7期2203-2211,共9页
针对现有交通标志检测模型在雾霾环境下出现漏检、错检以及参数较大等问题,设计一种基于YOLOv5s改进的CF-YOLO检测模型。为加强在雾霾环境中对交通标志的检测能力,提出一种基于颜色衰减先验的自适应伽马变换图像预处理算法;为增强对目... 针对现有交通标志检测模型在雾霾环境下出现漏检、错检以及参数较大等问题,设计一种基于YOLOv5s改进的CF-YOLO检测模型。为加强在雾霾环境中对交通标志的检测能力,提出一种基于颜色衰减先验的自适应伽马变换图像预处理算法;为增强对目标的定位能力及检测精度,将坐标注意力机制融合到网络中;为实现模型轻量化,引入FasterNetBlock构建网络。实验结果表明,改进算法在雾霾环境下交通标志检测相比原YOLOv5模型权重减少了2.3 MB,精度提高了8.5个百分点。 展开更多
关键词 交通标志识别 目标检测 卷积神经网络 坐标注意力机制 颜色衰减先验 伽马变换 深度学习
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融合RepVGG的YOLOv5交通标志识别算法 被引量：2
4
作者 郭华玲 刘佳帅 +2 位作者 郑宾 殷云华 赵棣宇 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第9期3869-3875,共7页
实现自动驾驶的安全性需要准确检测交通标志。针对传统方法在交通标志检测方面存在准确度不高的问题,提出一种融合RepVGG模块的改进YOLOv5的交通标志识别算法。首先通过将RepVGG模块替换原算法中的部分CBS模块,增强了特征提取能力。并... 实现自动驾驶的安全性需要准确检测交通标志。针对传统方法在交通标志检测方面存在准确度不高的问题,提出一种融合RepVGG模块的改进YOLOv5的交通标志识别算法。首先通过将RepVGG模块替换原算法中的部分CBS模块,增强了特征提取能力。并在特征融合模块引入通道注意力模块(channel block attention module,CBAM),强化检测模型的抗干扰能力。最后,在网络训练过程中,使用高效交并比(efficient-IoU,EIoU)损失函数实现对目标更精确的定位,提高算法的检测精度与迭代速度。实验结果表明,改进后的YOLOv5算法迭代速度更快,在CCTSDB交通标志数据集上,其相较于原YOLOv5算法的准确率、召回率和平均准确率分别提升了4.99%、3.62%、1.73%,能够更好地应用到实践当中。 展开更多
关键词 深度学习 YOLOv5 RepVGG 注意力机制 EIoU 交通标志识别
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基于全维动态卷积的交通标志识别 被引量：2
5
作者 李文举 于杰 +2 位作者 沙利业 崔柳 杨红喆 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第18期316-323,共8页
针对现有交通标志识别算法对于小目标和遮挡目标的识别精度不高,且识别速度较慢的问题,通过改进YOLOv5网络,设计一种基于全维动态卷积(ODConv)的交通标志识别算法。将主干网络中的部分卷积替换为全维动态卷积,以便在特征提取过程中获取... 针对现有交通标志识别算法对于小目标和遮挡目标的识别精度不高,且识别速度较慢的问题,通过改进YOLOv5网络,设计一种基于全维动态卷积(ODConv)的交通标志识别算法。将主干网络中的部分卷积替换为全维动态卷积,以便在特征提取过程中获取更丰富的信息,提高网络对小目标的敏感度;为了减少上采样过程中信息的丢失,在特征融合网络中使用亚像素卷积模块替换原有的最近邻插值上采样模块,并使用高效层聚合模块替换原有的跨阶段层次模块,提高特征融合效率,延长梯度最短路径,改善小目标检测效果;使用SIoU函数计算回归损失,解决真实框与预测框之间方向不匹配的问题,进一步提高对道路交通标志的检测精度。在TT100K数据集上测试本模型,平均精度(mAP@0.5)达到了93.85%,召回率(Recall)达到了90.73%,与基准网络YOLOv5n相比分别提高了3.90%和5.69%,帧处理速度达到89.29。 展开更多
关键词 交通标志识别 YOLOv5 全维动态卷积 亚像素卷积模块 高效层聚合模块
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基于几何透视图像预处理和CNN的全景图像交通标志识别算法 被引量：2
6
作者 曹峻凡 张向利 +1 位作者 闫坤 张红梅 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第7期171-176,共6页
为解决深度学习方法在高清全景图像中检测交通标志遇到图形处理器资源不足、小目标容易漏检、检测速度过慢等问题,采用小目标过采样训练数据生成方法、图像分块和几何透视检测预处理方法以及改进的轻量神经网络Improved-Tiny-YOLOv3,提... 为解决深度学习方法在高清全景图像中检测交通标志遇到图形处理器资源不足、小目标容易漏检、检测速度过慢等问题,采用小目标过采样训练数据生成方法、图像分块和几何透视检测预处理方法以及改进的轻量神经网络Improved-Tiny-YOLOv3,提出了一种基于深度学习的轻量级全景图像中交通标志检测方法。并在Tsinghua-Tencent 100K数据集上进行了实验,mAP值达到92.7%,在Nvidia 1080Ti显卡上检测速度可达到20 FPS,实验结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 交通标志检测识别 Improved-Tiny-YOLOv3 几何透视法 随机裁剪 CIoU 全景图像
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基于改进模板匹配的限速标志识别方法研究 被引量：12
7
作者 冯春贵 祝诗平 +1 位作者 王海军 贺园园 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期167-172,共6页
限速标志的识别是智能交通系统的重要环节.模板匹配法在目前的交通标志识别领域中应用比较广泛,传统的模板匹配法对于限速标志的识别容易出现拒识和误识的问题,正确识别率不高.将改进模板匹配算法应用于限速标志的识别中,将限速标志字... 限速标志的识别是智能交通系统的重要环节.模板匹配法在目前的交通标志识别领域中应用比较广泛,传统的模板匹配法对于限速标志的识别容易出现拒识和误识的问题,正确识别率不高.将改进模板匹配算法应用于限速标志的识别中,将限速标志字符的直观形象抽取特征,并结合边缘模板匹配,对限速标志进行识别,并在Vis-ual C++6.0环境下开发了限速牌识别软件系统.实验结果表明,基于改进模板匹配算法较传统模板匹配算法对限速标志的识别正确率有较大提高,识别率由80.95%提高到95.24%. 展开更多
关键词 限速标志 标志识别 模板匹配 字符特征 边缘提取
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一种用于道路交通标志识别的颜色—几何模型 被引量：24
8
作者 朱双东 刘兰兰 陆晓峰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期956-960,共5页
交通标志检测是道路交通标志识别系统中的一个关键问题。本研究在分析中国道路交通标志的颜色和几何形状这2种先验特征的基础上,提出了颜色形状对的概念,并据此构造了一种新的交通标志颜色—几何模型。该模型由交通标志的3种基本颜色和... 交通标志检测是道路交通标志识别系统中的一个关键问题。本研究在分析中国道路交通标志的颜色和几何形状这2种先验特征的基础上,提出了颜色形状对的概念,并据此构造了一种新的交通标志颜色—几何模型。该模型由交通标志的3种基本颜色和5种基本形状构成,充分体现了颜色与几何形状具有唯一确定性关系这一重要特点。因此,基于颜色-几何模型的交通标志检测可以同时实现交通标志的粗分类,将116种中国道路交通标志直接分为7个子类,降低了道路交通标志识别系统的复杂性。仿真实验研究表明,采用该模型的交通标志检测与粗分类的正确率均达到了100%,具有良好的实时性和有效性。 展开更多
关键词 道路交通标志识别 颜色-几何模型 颜色形状对 先验信息
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基于不变矩和SVM的圆形交通标志识别方法研究 被引量：18
9
作者 张震 程伟伟 +1 位作者 吴磊 张斌 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期773-779,共7页
针对道路交通标志的自动识别问题,通过不变矩和支持向量机(SVM)方法对圆形标志图像识别方法进行研究。首先根据交通标志的颜色和形状信息对采集到的原始图像进行颜色分割、形态学去噪和形状检测等处理,获得图像中包含交通标志的区域。... 针对道路交通标志的自动识别问题,通过不变矩和支持向量机(SVM)方法对圆形标志图像识别方法进行研究。首先根据交通标志的颜色和形状信息对采集到的原始图像进行颜色分割、形态学去噪和形状检测等处理,获得图像中包含交通标志的区域。然后分别对标志图像进行Hu矩和Zernike矩的特征值提取,将特征值输入SVM中进行训练并采用网格搜索法对SVM进行参数优化,最后使用优化后的支持向量机方法实现交通标志的识别。实验表明,与现有的其他交通标志识别算法相比,采用高阶Zernike矩与优化后SVM的识别方法有更好的识别效果。 展开更多
关键词 交通标志识别 HU矩 ZERNIKE矩 支持向量机
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基于网格搜索的PCA-SVM道路交通标志识别 被引量：16
10
作者 吴峰 陈后金 +1 位作者 姚畅 郝晓莉 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期60-64,共5页
针对现有识别方法对交通标志的识别精度和算法效率不高的问题,提出了一种基于网格搜索的主成分分析-支持向量机(PCA-SVM)道路交通标志识别方法。该方法首先采用主成分分析(PCA)法对交通标志进行降维处理,提取出交通标志的主元特征,然后... 针对现有识别方法对交通标志的识别精度和算法效率不高的问题,提出了一种基于网格搜索的主成分分析-支持向量机(PCA-SVM)道路交通标志识别方法。该方法首先采用主成分分析(PCA)法对交通标志进行降维处理,提取出交通标志的主元特征,然后利用网格搜索法(GS)对支持向量机(SVM)进行参数优化,最后利用参数优化好的支持向量机分类器实现对交通标志的识别。通过实验仿真,并与现有的其他交通标志识别算法进行分析对比,实验结果表明,本文方法在保证较高识别精度的同时,算法效率得到显著提高。 展开更多
关键词 网格搜索(GS) 主成分分析(PCA) 支持向量机(SVM) 道路交通标志识别
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形状标记图和Gabor小波的交通标志识别 被引量：18
11
作者 谷明琴 蔡自兴 何芬芬 《智能系统学报》 2011年第6期526-530,共5页
交通标志识别为智能车辆行驶提供了有价值的道路环境信息.提出一种结合形状标记图和Gabor波的交通标志识别方法,交通标志识别过程如下:1)变换图像的RGB像素值来增强交通标志主特征颜色(红,蓝,黄)区域并进行分割,用形态学操作消除噪声点... 交通标志识别为智能车辆行驶提供了有价值的道路环境信息.提出一种结合形状标记图和Gabor波的交通标志识别方法,交通标志识别过程如下:1)变换图像的RGB像素值来增强交通标志主特征颜色(红,蓝,黄)区域并进行分割,用形态学操作消除噪声点的影响;2)提取感兴趣区域的标记图作为其形状特征,用Euclidean距离来对其进行初分类;3)对交通标志感兴趣区域的灰度图像进行Gabor小波变换,获得其不同角度和尺度的小波图像,用二维独立分量分析法提取其主特征,并送入线性支持向量机来判断感兴趣区域所属的交通标志类型.实验结果表明,提出的算法能够稳定、有效地检测和识别智能车辆行驶环境中的多类交通标志. 展开更多
关键词 交通标志识别 标记图 GABOR小波 支持向量机
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基于CNN多层特征和ELM的交通标志识别 被引量：31
12
作者 孙伟 杜宏吉 +2 位作者 张小瑞 赵玉舟 杨翠芳 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期343-349,共7页
针对传统神经网络仅利用端层特征进行分类导致特征不全面,以及交通标志识别中计算量大、时间长等问题,提出基于多层特征表达和极限学习机的交通标志识别方法。利用CNN网络提取多层交通标志特征图;采用多尺度池化操作,将提取出的各层特... 针对传统神经网络仅利用端层特征进行分类导致特征不全面,以及交通标志识别中计算量大、时间长等问题,提出基于多层特征表达和极限学习机的交通标志识别方法。利用CNN网络提取多层交通标志特征图;采用多尺度池化操作,将提取出的各层特征向量联合形成一个具有多尺度多属性特征的交通标志特征向量;使用极限学习机分类器准确快速地实现交通标志的识别。实验结果表明,该方法能有效地提高交通标志识别的准确率,且具有较好的泛化能力和实时性。 展开更多
关键词 极限学习机 多层特征 多尺度池化 交通标志识别
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基于特征颜色和SNCC的交通标志识别与跟踪 被引量：10
13
作者 房泽平 段建民 郑榜贵 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期47-52,共6页
提出了基于特征颜色和SNCC的交通标志识别与跟踪方案,该方案用于智能车辆的交通标志识别与跟踪.在YCbCr色彩空间对交通场景图像进行颜色阈值分割,提取交通标志所在区域.根据标准交通标志的背景和内景特征颜色,设计标准交通标志的背景和... 提出了基于特征颜色和SNCC的交通标志识别与跟踪方案,该方案用于智能车辆的交通标志识别与跟踪.在YCbCr色彩空间对交通场景图像进行颜色阈值分割,提取交通标志所在区域.根据标准交通标志的背景和内景特征颜色,设计标准交通标志的背景和内景颜色特征匹配模板.以背景和内景颜色特征匹配模板作为模板,采用模板匹配技术和SNCC计算匹配度,识别潜在交通标志图像和交通标志.在Matlab/Simulink环境下,基于视频与图像处理模块集和用户自定义函数模块构建仿真模型,进行仿真研究,给出了交通场景视频中交通标志的识别和跟踪轨迹仿真结果.结果表明,采用本文的交通标志识别与跟踪方案,计算量少,提高系统的效率,达到了较好的识别效果. 展开更多
关键词 智能交通 交通标志识别 简化归一化互相关法 智能车辆 YCBCR空间 模板匹配 跟踪轨迹
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融合式空间塔式算子和HIK-SVM的交通标志识别研究 被引量：12
14
作者 刘亚辰 陈跃鹏 +1 位作者 张赛硕 肖文超 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期220-226,共7页
在交通标志识别问题上,提出了一种基于融合式的空间塔式算子和直方图交叉核支持向量机(HIK-SVM)的分类方法.在该方法中,通过提取图像的灰度塔式词袋直方图(Gray-PHOW)特征、颜色塔式词袋直方图(Color-PHOW)特征和塔式边缘方向梯度直方图... 在交通标志识别问题上,提出了一种基于融合式的空间塔式算子和直方图交叉核支持向量机(HIK-SVM)的分类方法.在该方法中,通过提取图像的灰度塔式词袋直方图(Gray-PHOW)特征、颜色塔式词袋直方图(Color-PHOW)特征和塔式边缘方向梯度直方图(PHOG)特征来对交通标志的外观、颜色和轮廓信息进行描述.通过提取空间塔式直方图特征,能很好地对图像各种特征的空间分布状况进行描述.提取到图像的外观、颜色、轮廓和特征的空间分布信息后,对其进行融合,最后得到的融合式的空间塔式特征具有很强的鲁棒性.将该融合式特征送入HIK-SVM进行训练和分类,取得了极其高的识别效果. 展开更多
关键词 智能交通 交通标志识别 塔式词袋直方图 塔式边缘方向梯度直方图 支持向量机 DENSE SIFT
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基于胶囊网络的智能交通标志识别方法 被引量：7
15
作者 陈立潮 郑佳敏 +2 位作者 曹建芳 潘理虎 张睿 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第4期1045-1049,共5页
针对卷积神经网络的标量神经元无法表达特征位置信息,对复杂的车辆行驶环境适应性差,导致交通标志识别率低的问题,提出一种基于胶囊网络的智能交通标志识别方法。首先采用超深度卷积神经网络改进特征提取部分,然后在主胶囊层引入池化层... 针对卷积神经网络的标量神经元无法表达特征位置信息,对复杂的车辆行驶环境适应性差,导致交通标志识别率低的问题,提出一种基于胶囊网络的智能交通标志识别方法。首先采用超深度卷积神经网络改进特征提取部分,然后在主胶囊层引入池化层,最后采用移动指数平均法改进了动态路由算法。在GTSRB数据集上的测试结果表明,改进后的胶囊网络方法在特殊场景下的识别精度提高了10.02个百分点,相对于传统的卷积神经网络,该方法的单张图片的识别时间缩短了2.09 ms。实验结果表明,改进后的胶囊网络方法能满足准确、实时的交通标志识别要求。 展开更多
关键词 交通标志识别 胶囊网络 超深度卷积 动态路由算法 深度学习
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逐级细化的交通标志识别算法 被引量：4
16
作者 徐丹 张绛丽 +2 位作者 于化龙 左欣 高尚 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2018年第3期547-554,共8页
针对交通标志识别中存在的识别精度和实时应用之间的矛盾,根据中国交通标志的特点,提出一种逐级细化的交通标志识别算法。首先进行粗分类,构建颜色属性-梯度直方图(Color name-histogram of gradient,CN-HOG)描述子表示每类标志的形状... 针对交通标志识别中存在的识别精度和实时应用之间的矛盾,根据中国交通标志的特点,提出一种逐级细化的交通标志识别算法。首先进行粗分类,构建颜色属性-梯度直方图(Color name-histogram of gradient,CN-HOG)描述子表示每类标志的形状和颜色特征,采用线性支持向量机(Support vector machine,SVM)将交通标分为禁令标志、警告标志、指示标志、解除禁令标志和其他标志5大类;然后进行细分类,采用词袋模型中颜色和形状特征早融合的方式将颜色属性(Color name,CN)和尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)描述子相结合、利用高斯核SVM得到交通标志区域的最终类别标记。在公开数据集上的实验表明本文算法在满足实时应用的同时取得了99.15%的识别精度。 展开更多
关键词 交通标志识别 逐级细化 词袋模型 颜色属性-梯度直方图
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基于深度学习的雾霾天气下交通标志识别 被引量：8
17
作者 陈秀新 叶洋 +1 位作者 于重重 张雪 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期1-5,12,共6页
针对雾霾天气下成像设备获取的图像质量较低导致交通标志难以识别这一现象,笔者提出了先去除雾霾后进行识别的办法。对雾霾图像首先通过深度学习算法IRCNN进行去雾霾处理,然后提出一种多通道卷积神经网络(Multi-channel CNN)模型对去雾... 针对雾霾天气下成像设备获取的图像质量较低导致交通标志难以识别这一现象,笔者提出了先去除雾霾后进行识别的办法。对雾霾图像首先通过深度学习算法IRCNN进行去雾霾处理,然后提出一种多通道卷积神经网络(Multi-channel CNN)模型对去雾霾后的图像进行识别。研究结果表明:IRCNN方法可有效去除雾霾,Multi-channel CNN模型识别效果好,设计的Multi-channel CNN模型的识别率在本次实验的数据集上达到100%,具有很好的泛化性和适应性。 展开更多
关键词 交通工程 智能交通 去雾霾 交通标志识别 IRCNN 多通道卷积神经网络
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基于不变矩和神经网络的交通标志识别方法研究 被引量：19
18
作者 王坤明 许忠仁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2004年第3期254-255,260,共3页
在交通标志实时识别过程中,由于参考图像与实测图像不是同时获取的,因此摄像机与被摄交通标志之间的位置难以保证完全相同。于是,所获取的参考交通标志图像与实测交通标志图像之间就可能产生几何失真。几何失真将对于图像识别的结果带... 在交通标志实时识别过程中,由于参考图像与实测图像不是同时获取的,因此摄像机与被摄交通标志之间的位置难以保证完全相同。于是,所获取的参考交通标志图像与实测交通标志图像之间就可能产生几何失真。几何失真将对于图像识别的结果带来很大的影响。因此,需要寻找一种具有旋转和比例不变性的图像识别方法,以满足实际应用中的需要。针对上述问题,提出了一种基于不变矩和神经网络的交通标志识别算法。实验结果表明,所提出的识别算法具有很好的识别能力。 展开更多
关键词 智能运输系统 交通标志识别 神经网络 BP算法 不变矩
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基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别 被引量：22
19
作者 宋青松 张超 +2 位作者 田正鑫 陈禹 王兴莉 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期131-137,共7页
针对自然场景中交通标志识别问题涉及的识别准确率和实时性改善需求,提出了一种改进的基于多尺度卷积神经网络(CNN)的交通标志识别算法.首先,通过图像增强方法比选实验,采用限制对比度自适应直方图均衡化方法作为图像预处理方法,以改善... 针对自然场景中交通标志识别问题涉及的识别准确率和实时性改善需求,提出了一种改进的基于多尺度卷积神经网络(CNN)的交通标志识别算法.首先,通过图像增强方法比选实验,采用限制对比度自适应直方图均衡化方法作为图像预处理方法,以改善图像质量.然后,提出一种多尺度CNN模型,用于提取交通标志图像的全局特征和局部特征.进而,将组合后的多尺度特征送入全连接SoftMax分类器,实现交通标志识别.采用德国交通标志基准数据库(GTSRB)测试了所提算法的有效性,测试结果表明,算法在GTSRB基准数据集上获得98.82%的识别准确率以及每幅图像0.1ms的识别速度,本文算法具有一定的先进性. 展开更多
关键词 模式识别系统 交通标志识别 多尺度卷积神经网络 SoftMax分类器
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基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别 被引量：12
20
作者 薛之昕 郑英豪 +1 位作者 肖建 魏玲玲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期261-266,共6页
基于多纵卷积神经网络的交通标志识别算法识别率较高,但识别和训练时间较长,实用性较差。为此,构造一种基于多尺度卷积神经网络的道路交通标志识别模型。通过改进单尺度卷积神经网络中特征提取的基网络,将网络不同层级所产生的特征融合... 基于多纵卷积神经网络的交通标志识别算法识别率较高,但识别和训练时间较长,实用性较差。为此,构造一种基于多尺度卷积神经网络的道路交通标志识别模型。通过改进单尺度卷积神经网络中特征提取的基网络,将网络不同层级所产生的特征融合为多尺度特征并提供给分类器,以提高低层特征的利用率。在GTSRB数据集上的实验结果表明,该模型准确识别率达到99.25%,与多纵卷积神经网络模型相比,其在保证高精度的同时,识别和训练时间的降幅均超过90%,更适用于真实路况下交通标志的精准检测。 展开更多
关键词 多层特征 多尺度卷积神经网络 多纵卷积神经网络 交通标志识别 单尺度卷积神经网络
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