基于卷积神经网络的交通标志识别方法研究OACSTPCD
Research on Traffic Sign Recognition Method Based on CNN
现如今智能驾驶成为发展潮流,而交通标志识别作为智能驾驶中不可或缺的一部分有着重要的研究意义.为了提高交通标志识别的分类准确度,论文提出了RI-Model模型,该模型利用经典神经网络ResNet-50与Inception-V3进行特征提取,结合特征融合的思想来提高交通标志的识别率.采用比利时交通标志数据集(BelgiumTS),在对数据集进行预处理后利用RI-Model测试其识别正确率.结果表明:该方法能够在较短的训练时间内达到更好的收敛性能且具有…查看全部>>
袁穆佳惠;陈晓
陕西科技大学电子信息与人工智能学院 西安 710021陕西科技大学电子信息与人工智能学院 西安 710021
计算机与自动化
交通标志识别卷积神经网络深度学习
traffic sign recognitionconvolution neural networkdeep learning
《计算机与数字工程》 2023 (6)
1323-1327,1370,6
陕西省教育厅自然基金青年项目(编号:20JK0532)陕西科技大学博士启动基金项目(编号:2019BJ-01)资助.
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