下載本文檔
版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
一種基于深度學習的交通標志識別算法研究來越廣泛,交通標志的自動識得越來越重要。本論文提出了一種基于深度學習的交通標志識別算法,該算法結(jié)合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機進行交通標志的自動識別。,通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征,然后使用支持向量機進行分類。實學習,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持向量機,交通標志識別頻率也在不斷增加。其中一種方法是通過交通標志來提高道路交通安全。在現(xiàn)代交通中,交通成為環(huán)保的標志性技術(shù),使得駕駛員能更容易地注意到各種交通信息。然而,識別交通標志是一項繁瑣的任務(wù),每年都會有許多傳統(tǒng)方法使用手工制作的圖像特征和分類器來進行交通標志的識別,達到70%。近年來,深度學習技發(fā)展已經(jīng)引起了越來越多的關(guān)注,是一種能夠快速有效地處理大量一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的交通標志識別算法使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征,并在該特征的基礎(chǔ)上使用支持和形狀特征進行交通標志識別的方法[1],并且可以得到較高的識法與這些算法相似,都是使用支u基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通標志識別方法,并通過改進卷積神經(jīng)網(wǎng)He使用了深度學習技術(shù)對交通標志對不同的深度學習網(wǎng)絡(luò)進行了比較[4],并獲得了很高的分類不同的顏色和形狀組成的,并且每個標志都有獨特的TSRB不同形態(tài)、顏色、光照等因素下的交通標志,可以進行有效的算卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機相結(jié)合的方法,其算法流程取經(jīng)過訓練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取預處理圖像的特征。這些特征可以將圖像的信息壓縮為更小的向量,同時保留圖像的主要信息。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效地提取感興趣的特征,從而更容易區(qū)分不同取的特征映射到分類器中進行分類。在本文中,使用支持向量類器。支持向量機是一種通用的分類器,它將訓練樣本映射到中,然后在該空間中對數(shù)據(jù)進行分類。經(jīng)過訓練的支持向量機實驗驗設(shè)置h驗結(jié)果在總體準確性方面,本文提出的算法取得了較高的成功率(約為98%),同時也獲得了較高的F1分數(shù)(約為0.98),表明該算法具有較高的精度F1分數(shù)|0.9788|0.9803|一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的交通標志識別算實驗結(jié)果表明,該算法在交通標志識別方面具有很高的準確性和魯。本算法可以用于智能交通和智能駕駛等領(lǐng)域,為提高交通安全作出貢獻。未來工作將集中于策略調(diào)整,以進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
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 2025年度綠化養(yǎng)護與城市景觀美化承包合同
- 二零二五年度綠化養(yǎng)護工程用工合同
- 2025加工承攬合同完整模板
- 2025電梯設(shè)備安裝合同
- 2025新版茶葉銷售合同范文
- 2025土地買賣合同書范本
- 小學德育工作總結(jié)(10篇)
- 出租房的租賃合同
- 鐵礦石國際貿(mào)易合同
- 服務(wù)器采購合同格式年
- 羅沙司他治療腎性貧血的療效與安全性評價演示稿件
- 農(nóng)村高中思想政治課時政教育研究的中期報告
- 環(huán)衛(wèi)清掃保潔、垃圾清運及綠化服務(wù)投標方案(技術(shù)標 )
- 醫(yī)院定崗定編方案文檔
- 4-熔化焊與熱切割作業(yè)基礎(chǔ)知識(一)
- 2023年200MW儲能電站儲能系統(tǒng)設(shè)計方案
- 個人安全與社會責任的基本知識概述
- 建筑裝飾工程計量與計價試題一及答案
- 簡易勞務(wù)合同電子版
- 明代文學緒論
- 體育賽事的策劃、組織與實施 體育賽事利益相關(guān)者
評論
0/150
提交評論