基于宽浅稠密网络的无人驾驶汽车交通标志牌识别 |
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作者姓名: | 邓涛 李鑫 汪明明 邓彪 |
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作者单位: | 重庆交通大学,重庆 400074;重庆交通大学,重庆 400074;重庆交通大学,重庆 400074;重庆交通大学,重庆 400074 |
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基金项目: | 国家自然科学基金;中国博士后科学基金;重庆市博士后研究人员科研项目;重庆市教委科学技术项目 |
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摘 要: | 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。
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关 键 词: | 无人驾驶 交通标志牌识别 深度学习 深层卷积神经网络 稠密网络 |
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