【摘 要】
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交通标志识别是无人驾驶系统和智能驾驶系统不可少的关键技术之一,为了提高交通标志的识别准确率,进一步提高无人驾驶汽车在行驶过程中的安全性,提出了一种基于深度残差网络的交通标志识别方法,利用不同尺寸的残差模块进行堆叠,构建了具有100层卷积层的网络模型.以比利时交通标志数据集BTSC作为实验数据,优化网络模型后得到的识别准确率达到99.3462％.实验证明,上述方法在比利时交通标志数据集BTSC上表现很好,识别准确率高于现有的交通标志识别主流方法.
【机 构】
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西安邮电大学计算机学院,西安 陕西710121;西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室,西安 陕西710121
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交通标志识别是无人驾驶系统和智能驾驶系统不可少的关键技术之一,为了提高交通标志的识别准确率,进一步提高无人驾驶汽车在行驶过程中的安全性,提出了一种基于深度残差网络的交通标志识别方法,利用不同尺寸的残差模块进行堆叠,构建了具有100层卷积层的网络模型.以比利时交通标志数据集BTSC作为实验数据,优化网络模型后得到的识别准确率达到99.3462％.实验证明,上述方法在比利时交通标志数据集BTSC上表现很好,识别准确率高于现有的交通标志识别主流方法.
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