基于卷积神经网络的交通标志识别.pdf

"基于卷積神经网络的交通标志识别" 本文主要讨论了基于卷积神经网络的交通标志识别技术。交通标志识别是自动驾驶和驾驶辅助系统不可缺少的关键技术，对于道路路况、驾驶方向的判断起到了重要影响。然而，在实际车辆行驶的过程中，获取到的交通标志图像通常会受到运动模糊、光照、背景差异、遮挡、标志褪色等因素影响，快速准确的识别交通标志具有相当大的难度。 传统卷积神经网络在图像识别过程中，池化等操作会导致图像细节信息丢失，影响交通标志识别的准确率。针对这一问题，提出了一种低压缩度特征卷积神经网络模型，通过在全连接层聚合压缩程度较低的特征图，实现对图片细节特征的表达。实验结果表明，与传统的卷积神经网络相比，该模型具有更高的识别率。 本文还对交通标志识别的技术发展进行了回顾，包括生物视觉皮层细胞感知局部区域的概念、LeNet-5的提出、AlexNet和GoogleNet等经典模型的出现，以及深度学习在图像识别领域的应用。 知识点： 1. 交通标志识别的重要性：交通标志识别是自动驾驶和驾驶辅助系统不可缺少的关键技术，对于道路路况、驾驶方向的判断起到了重要影响。 2. 交通标志图像的影响因素：实际车辆行驶的过程中，获取到的交通标志图像通常会受到运动模糊、光照、背景差异、遮挡、标志褪色等因素影响。 3. 传统卷积神经网络的局限性：传统卷积神经网络在图像识别过程中，池化等操作会导致图像细节信息丢失，影响交通标志识别的准确率。 4. 低压缩度特征卷积神经网络模型：通过在全连接层聚合压缩程度较低的特征图，实现对图片细节特征的表达，提高交通标志识别的准确率。 5. 生物视觉皮层细胞感知局部区域的概念：Hubel等人于1962年通过对猫视觉细胞的研究，指出生物视觉皮层细胞只对输入图像的极小区域进行感知，首次提出局部感受域的概念。 6. 卷积神经网络的发展：LeNet-5、AlexNet、GoogleNet等经典模型的出现，标志着深度学习在图像识别领域的应用和发展。 7. 交通标志识别技术的发展：从生物视觉皮层细胞感知局部区域的概念到低压缩度特征卷积神经网络模型的提出，交通标志识别技术不断发展和完善。