一种基于深度学习的交通标志识别算法研究

一种基于深度学习的交通标志识别算法研究来越广泛，交通标志的自动识得越来越重要。本论文提出了一种基于深度学习的交通标志识别算法，该算法结合了卷积神经网络和支持向量机进行交通标志的自动识别。，通过卷积神经网络提取特征，然后使用支持向量机进行分类。实学习，卷积神经网络，支持向量机，交通标志识别频率也在不断增加。其中一种方法是通过交通标志来提高道路交通安全。在现代交通中，交通成为环保的标志性技术，使得驾驶员能更容易地注意到各种交通信息。然而，识别交通标志是一项繁琐的任务，每年都会有许多传统方法使用手工制作的图像特征和分类器来进行交通标志的识别，达到70％。近年来，深度学习技发展已经引起了越来越多的关注，是一种能够快速有效地处理大量一种基于卷积神经网络和支持向量机的交通标志识别算法使用卷积神经网络提取特征，并在该特征的基础上使用支持和形状特征进行交通标志识别的方法[1]，并且可以得到较高的识法与这些算法相似，都是使用支u基于卷积神经网络的交通标志识别方法，并通过改进卷积神经网He使用了深度学习技术对交通标志对不同的深度学习网络进行了比较[4]，并获得了很高的分类不同的颜色和形状组成的，并且每个标志都有独特的TSRB不同形态、颜色、光照等因素下的交通标志，可以进行有效的算卷积神经网络和支持向量机相结合的方法，其算法流程取经过训练的卷积神经网络来提取预处理图像的特征。这些特征可以将图像的信息压缩为更小的向量，同时保留图像的主要信息。神经网络可以有效地提取感兴趣的特征，从而更容易区分不同取的特征映射到分类器中进行分类。在本文中，使用支持向量类器。支持向量机是一种通用的分类器，它将训练样本映射到中，然后在该空间中对数据进行分类。经过训练的支持向量机实验验设置h验结果在总体准确性方面，本文提出的算法取得了较高的成功率(约为98％)，同时也获得了较高的F1分数(约为0.98)，表明该算法具有较高的精度F1分数|0.9788|0.9803|一种基于卷积神经网络和支持向量机的交通标志识别算实验结果表明，该算法在交通标志识别方面具有很高的准确性和鲁。本算法可以用于智能交通和智能驾驶等领域，为提高交通安全作出贡献。未来工作将集中于策略调整，以进一步提高算法的性能和精度。MayeAGeorgescuBCostacheSandNedevschiS(2011)ImageProcessingpp1–82.doi:10.1007/s11554-011-0188-6.gnndRecognitionUsingMultipleFeaturesandSVMsIEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,15(6),pp.2690–2699.doi:10.1109/TITS.2014.2361918.ZhuYWangJFangXChenYandGong,Y.(2016)DeepConvolutionalNeuralNetworks’,IEEETransactionsonIntelligent09/TITS.2015.2503549.omparativeStudyofDeepLearningModelsforTrafficSignRecognitionIEEETransactionsonInte