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基于快速区域卷积神经网络的交通标志识别算法研究
| 题名： | 基于快速区域卷积神经网络的交通标志识别算法研究 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 钟晓明 余贵珍 马亚龙 任毅龙 |
| 作者单位： | 北京航空航天大学交通科学与工程学院 |
| 关键词： | 交通标志识别 快速区域卷积神经网络 候选区域网络 |
| 摘要： | 复杂城市道路环境下的交通标志识别作为智能车辆以及高级驾驶辅助系统的重要感知技术正逐步受到研究者的关注。本文提出一种基于快速区域卷积神经网络的交通标志识别方法，包括交通标志候选区域提取与分类。通过对输入图片进行卷积及池化操作，提取交通标志特征，然后利用候选区域网络产生候选区域，最后利用快速区域卷积神经网络来完成交通标志的识别。实验结果表明该方法能够自动地提取交通标志的特征，有效地提高了复杂背景下的交通标志识别的准确率，具有良好的泛化能力和适应范围。 |
| 会议日期： | 20161026 |
| 会议举办地点： | 上海 |
| 会议名称： | 2016中国汽车工程学会年会 |
| 出版日期： | 2016-10-26 |
| 母体文献： | 2016中国汽车工程学会年会 论文集 |
| 分类号： | TP3 R73 |
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