【摘 要】
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随着智能交通领域兴起,交通标志识别作为其关键技术,发展同样迅速。但传统的交通标志识别需借助大量监督数据,而监督数据获得困难,并且传统的识别方法需要在高成本的重新训练下才能对新的交通标志进行识别,无法适配地区性交通标志差异和满足今后的需求。事实上,交通标志具有原型图像,在此基础上我们利用小样本学习的方法来解决上述难题。而目前的变分原型编码器（VPE）,利用小样本学习与编码器结合将真实图像和原型图像诱
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随着智能交通领域兴起,交通标志识别作为其关键技术,发展同样迅速。但传统的交通标志识别需借助大量监督数据,而监督数据获得困难,并且传统的识别方法需要在高成本的重新训练下才能对新的交通标志进行识别,无法适配地区性交通标志差异和满足今后的需求。事实上,交通标志具有原型图像,在此基础上我们利用小样本学习的方法来解决上述难题。而目前的变分原型编码器（VPE）,利用小样本学习与编码器结合将真实图像和原型图像诱导在同一个度量域,学习了图像相似性,并适用于新类,有效的处理该问题。VPE利用变分自编码结构隐式地引入一个潜在特征空间,其中来自真实数据的特征围绕相应原型的特征点形成一个紧簇,而VPE在空间紧簇以及可分性上具有明显的缺陷以及改进空间。本文主要改进内容为三部分内容:首先,在数据预处理阶段,利用自动数据增强的来寻找最佳的图像变换策略,从而在不扩展数据集或生成新数据的情况下提高模型的性能,此外其学到的数据增强策略是可以在同类型的数据集上扩展,取得更优的效果;其次,将GAN的思想加入VPE中,使得其重构图像与原型图像更相似,强化其编码器和解码器;最后,在模型损失部分,利用KL散度约束来使得真实图像和原型图像在隐藏层中的分布更相近,提升其类内相似度,使得交通标志图像更加可分。基于已经训练好的模型,最后对交通标志识别做了设计、实现和测试。交通标志识别实现中,主要分为图像输入模块、图像处理模块、交通标志识别模块、结果输出模块。改进后的交通标志识别算法模型,在识别以及生成交通标志上成效显著,充分证明了基于VPE模型的小样本交通标志识别的卓越性。
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