【摘 要】
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智能驾驶是近来热门的话题。在实现智能驾驶前,要解决好车联网、目标检测与识别、障碍物回避、路径规划等多项关键技术。本文运用机器学习和卷积神经网,对智能驾驶系统中交通
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智能驾驶是近来热门的话题。在实现智能驾驶前,要解决好车联网、目标检测与识别、障碍物回避、路径规划等多项关键技术。本文运用机器学习和卷积神经网,对智能驾驶系统中交通标志的自动检测和识别进行了研究,主要工作有:1.采用方向梯度直方图(Histogram of Gradien,HOG)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现交通标志识别并完成了相应的Android APP的编写和调试。该系统首先对提取到的视频进行预处理;其次利用Canny边缘检测算子对视频每一帧进行边缘检测,使用长宽比、面积比等条件来剔除不满足条件的轮廓,对剩下的轮廓进行切割,并用方向梯度直方图特征描述字对分割后的图像进行编码,然后输入到第一级支持向量机分类器进行二分类,粗识别出交通标志区域;将剩下的感兴趣区域再次使用方向梯度直方图特征描述字进行编码;最后采用第二级支持向量机多分类器进行分类。2.为了提高目标识别的精度,论文第二部分采取基于区域推荐网络(Region Proposal Networks,RPN)和级联卷积神经网络系统实现交通标志的检测和识别。在该系统中,RPN和级联卷积神经网络分别用于目标检测和目标识别。实验结果表明,以上深度学习系统,在交通标志的识别方面比基于HOG和SVM的系统具有更高的精度。
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