【摘 要】
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针对卷积神经网络的标量神经元无法表达特征位置信息,对复杂的车辆行驶环境适应性差,导致交通标志识别率低的问题,提出了一种基于胶囊网络的智能交通标志识别方法。首先采用
【机 构】
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太原科技大学计算机科学与技术学院; 忻州师范学院计算机科学与技术系;
【基金项目】
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山西省应用基础研究项目(201801D221179)
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针对卷积神经网络的标量神经元无法表达特征位置信息,对复杂的车辆行驶环境适应性差,导致交通标志识别率低的问题,提出了一种基于胶囊网络的智能交通标志识别方法。首先采用超深度卷积神经网络改进特征提取部分,然后在主胶囊层引入池化层,最后采用移动指数平均法改进了动态路由算法。在GTSRB数据集上的测试结果表明,改进后的胶囊网络方法在普通场景和特殊场景下的识别精度分别提高了2.36%和10.02%,相对于传统的卷积神经网络,单张图片的识别速度提高了2.09ms。实验表明,本文改进后的胶囊网络方法更接近准确、实时的交通标志识别要求,为智能驾驶汽车的安全性做出一定贡献。
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