【摘 要】
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为了提高交通标志图像识别的准确性和实时性,提出一种基于图像聚类的交通标志CNN快速识别算法。首先利用图像聚类算法对原始数据集进行样本优化;然后采用多种图像预处理操作
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,桂林电子科技大学广西自动检测重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61603107,61863007);省部共建药用资源化学与药物分子工程国家重点实验室项目(NCOC2016-B01);广西研究生教育创新计划项目(YCSW2017144);桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目(2017YJCX88,2018YJCX76)
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为了提高交通标志图像识别的准确性和实时性,提出一种基于图像聚类的交通标志CNN快速识别算法。首先利用图像聚类算法对原始数据集进行样本优化;然后采用多种图像预处理操作使样本整体质量进一步提升;最后构造了深度为9的CNN结构,通过多次训练得到最终的网络模型,将待识别的图像输入到CNN模型来实现自动识别。在德国交通标志数据集(German traffic sign recognition benchmark,GTSRB)和比利时交通标志数据集(Belgium traffic sign dataset,BTSD)上证明了算法的有效性,单张图片的识别速度只需0.2s,识别精度高达98.5%以上。本算法具有识别速度快、准确率高的特点,可为智能驾驶的可靠性和安全性提供理论依据和技术支持。
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