【摘 要】
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国民经济的持续发展,极大的提高了人们的生活质量,汽车开始走入千家万户。而家用汽车数量的快速增长,使得智能交通系统受到了众多学者的青睐,对于交通标志的检测和识别,则是智能交通系统当中的关键环节。在具体的检测和识别过程中,随着我国道路交通情况的复杂性日益提升,同时受到诸多因素的影响,例如光照和天气等因素,通过传统的方法对其进行检测和识别已经不能够适应当前复杂的交通环境。在此基础上,本文设计了基于深度学
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国民经济的持续发展,极大的提高了人们的生活质量,汽车开始走入千家万户。而家用汽车数量的快速增长,使得智能交通系统受到了众多学者的青睐,对于交通标志的检测和识别,则是智能交通系统当中的关键环节。在具体的检测和识别过程中,随着我国道路交通情况的复杂性日益提升,同时受到诸多因素的影响,例如光照和天气等因素,通过传统的方法对其进行检测和识别已经不能够适应当前复杂的交通环境。在此基础上,本文设计了基于深度学习的交通标志识别算法,以期能够进一步提升交通标志检测的鲁棒性和精确度。本文首先对交通标志的分类以及常用的数据集进行了概述,根据当前交通环境中现存的一系列问题,如鲁棒能力差、计算冗杂、效率低等,因此以Faster R-CNN为核心的检测算法应运而生。该算法在实际的应用过程中,可以通过对图像的原始数据进行预处理,进一步提升训练模型的效果,并对Faster R-CNN算法进行了优化和改善,选择ZF作为预训练模型,为了能够证明本文所设计方法具备一定的可行性和有效性,对不同的交通环境进行了测试实验,并对其检测结果进行了分析。为了能够进一步对交通标志数据集进行优化,提出了采用图像聚类算法和Faster R-CNN模型的融合,不仅在一定程度上提升了训练样本的整体质量,也进一步提升了最终模型的检测和识别效果,通过实验结果验证了该算法的实际性能,不仅在一定程度上提升了检测的响应速度,也提升了检测识别的精度。为了能够符合当前交通标志检测和识别技术的具体要求,初步设计了交通道路与检测识别系统,对其软硬件、系统环境以及功能进行了设计,并通过对检测系统和识别系统建立新的数据集,对系统性能进行了测试,最红测试结果表明了该系统具有易于操作、过程简单的优势。最终测试结果也验证了本文所设计系统与传统系统相比,具有更好的鲁棒性和检测精度,以期能够为交通标志识别的稳步发展提供参考和借鉴。
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