基于改进VGG模型的低照度道路交通标志识别

针对低照度情况下道路交通标志图像亮度偏低、饱和度过高、图像模糊、识别不精确等问题,提出一种基于膨胀卷积-VGG(dilated convolution-VGG,DC-VGG)模型的道路交通标志快速识别方法.首先,运用限制对比度直方图均衡算法(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)对图像H(色相)S(饱和度)V(色明度)空间中的V通道均衡化,实现低照度图像亮度增强;其次,在HSV空间中设定阈值分割出指定色彩,通过轮廓检测定位交通标志;然后,基于深度卷积对抗神经网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)对真实的交通标志图像进行数据样本增强,以提高分类模型的鲁棒性;最后,提出DC-VGG轻量化模型实现交通标志快速识别.经验证,该方法达到94.12％的识别准确率,且能在硬件不佳的条件下实时检测.

Low-Illumination Road Traffic Sign Recognition Based on Improved VGG Model