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交通标志识别在自动驾驶过程中起着十分重要的作用。为了解决识别精度低的问题,提出一种基于卷积神经网络的识别方法,通过改进深度相互学习网络完成对交通标志的识别,使用ResNet-19网络作为特征提取部分,使用全局平均池化层作为分类器部分,使用交叉熵损失和相对熵损失作为损失函数部分,并增加超参数α与δ来衡量这两个损失在训练中的权重;同时,引入一种使用不同初始值的批量归一化层训练的技巧,以此来提高模型的收敛速度。试验研究中,改进的方法用在德国交通标志识别测试集上达到了98.90%的识别精度,比改进前精度提高