《一种改进的深度学习的道路交通标识识别算法》

技术简介：

针对复杂的环境,结合图像预处理与深度学习神经网络,提出了一种道路交通标识识别算法。该方法不仅利用图像分割技术,而且利用卷积神经网络模型对道路交通标识进行了更准确的识别。首先,通过调节光照影响、去除复杂背景、数据增强和归一化等批量预处理操作,形成一个完整的数据集;然后,结合squeeze-andexcitation思想和残差网络结构,充分训练出自己的卷积神经网络模型;最后,将优化的网络模型用于道路交通标识的识别。实验结果表明,该方法使训练时间缩短了12%左右,识别精度可达99.26%。

研发人员：何锐波;狄岚;梁久祯;