【摘 要】
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交通标志在车辆的安全行驶和自动驾驶中都有着大量的研究。由于交通标志的种类繁多且受各种因素的影响，交通标志的分类检测也是一个具有挑战的难题。为此，提出了一种标签结合现实道路场景的交通标志分类检测方法，该方法分为数据生成部分和目标检测部分。实验结果表明，利用该方法 生成训练数据，能够有效地训练深度卷积神经网络，实现现实场景交通标志的分类检测，并且优化的检测模型相比文中提到的模型具有更小的体积和更快的速
【机 构】
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桂林航天工业学院汽车与交通工程学院
【基金项目】
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广西高校中青年教师基础能力提升项目（2019KY0819）；
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交通标志在车辆的安全行驶和自动驾驶中都有着大量的研究。由于交通标志的种类繁多且受各种因素的影响，交通标志的分类检测也是一个具有挑战的难题。为此，提出了一种标签结合现实道路场景的交通标志分类检测方法，该方法分为数据生成部分和目标检测部分。实验结果表明，利用该方法 生成训练数据，能够有效地训练深度卷积神经网络，实现现实场景交通标志的分类检测，并且优化的检测模型相比文中提到的模型具有更小的体积和更快的速度。
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