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基于圖像聚類的交通標(biāo)志CNN快速識別算法

摘要:為了提高交通標(biāo)志圖像識別的準(zhǔn)確性和實時性,提出一種基于圖像聚類的交通標(biāo)志CNN快速識別算法。利用圖像聚類算法對原始數(shù)據(jù)集進行樣本優(yōu)化;采用多種圖像預(yù)處理操作使樣本整體質(zhì)量進一步提升;構(gòu)造了深度為9的CNN結(jié)構(gòu),通過多次訓(xùn)練得到最終的網(wǎng)絡(luò)模型,將待識別的圖像輸入到CNN模型來實現(xiàn)自動識別。在德國交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集(German traffic sign recognition benchmark,GTSRB)和比利時交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集(Belgium traffic sign dataset,BTSD)上證明了算法的有效性,單張圖片的識別速度只需0.2 s,識別精度高達98.5%以上。本算法具有識別速度快、準(zhǔn)確率高的特點,可為智能駕駛的可靠性和安全性提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞:
  • 交通標(biāo)志  
  • 模式識別  
  • 圖像預(yù)處理  
  • 圖像聚類  
  • 樣本優(yōu)化  
  • 深度學(xué)習(xí)  
  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  
  • 智能汽車  
作者:
伍錫如; 雪剛剛
單位:
桂林電子科技大學(xué)電子工程與自動化學(xué)院; 廣西桂林541004; 桂林電子科技大學(xué)廣西自動檢測重點實驗室; 廣西桂林541004
刊名:
智能系統(tǒng)學(xué)報

注:因版權(quán)方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

智能系統(tǒng)學(xué)報緊跟學(xué)術(shù)前沿,緊貼讀者,國內(nèi)刊號為:23-1538/TP。堅持指導(dǎo)性與實用性相結(jié)合的原則,創(chuàng)辦于2006年,雜志在全國同類期刊中發(fā)行數(shù)量名列前茅。

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