基于宽浅稠密网络的无人驾驶汽车交通标志牌识别

以稠密网络为基础设计了交通标志牌识别模型,重点研究数据集预处理网络,利用宽浅稠密网络提取图片特征,并构建了全局平均池化分类网络。利用翻转和数据增强方法对数据集进行扩增处理,采用动态数据扩增策略使模型适应训练数据的变化,在测试集上实现了99.68%的准确率。在标志牌清晰完整和模糊不全两种情况下验证模型识别效果,结果显示,模型未出现误检和漏检情况,在图像信息被破坏的情况下,仍能以最大置信度正确地识别标志牌,识别准确度高、抗干扰能力强,具有良好的鲁棒性及泛化能力。