【摘 要】
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针对实际检测到的交通标志图像质量低,用单一的特征提取方法会遗漏图像信息的问题,为提高交通标志识别率,提出了一种基于卷积神经网络特征融合的交通标志识别方法。首先,在实
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61701303)
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针对实际检测到的交通标志图像质量低,用单一的特征提取方法会遗漏图像信息的问题,为提高交通标志识别率,提出了一种基于卷积神经网络特征融合的交通标志识别方法。首先,在实验过程中,为了获取足够的训练样本并模拟真实情况,进行图像增广操作;接着,使用超分辨率技术重建因图像尺寸扩大而模糊的细节;然后,构建并训练AlexNet和VGG11特征融合的网络模型;最后,用Softmax分类器对融合后的特征进行识别分类。与单一的AlexNet和VGG11相比,经过特征融合后的网络识别率分别提高了1.2%、2%,同时模型的收敛速
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