【摘 要】
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随着我国经济和信息科技的发展,汽车的普及率大大提高,然而另一方面各种交通事故也随之而来。为了应对交通事故的频繁发生,高级驾驶辅助系统（TSR）便应运而生,它可以帮助驾驶员做出正确的驾驶操作,从而有效地避免交通事故的发生。在TSR中,对交通标志的准确识别是一个核心问题,具有重大研究意义。为了进一步提高交通标志识别的准确率和计算效率,本文的主要工作如下:首先,为了解决交通标志识别算法中GTSRB数据集
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随着我国经济和信息科技的发展,汽车的普及率大大提高,然而另一方面各种交通事故也随之而来。为了应对交通事故的频繁发生,高级驾驶辅助系统（TSR）便应运而生,它可以帮助驾驶员做出正确的驾驶操作,从而有效地避免交通事故的发生。在TSR中,对交通标志的准确识别是一个核心问题,具有重大研究意义。为了进一步提高交通标志识别的准确率和计算效率,本文的主要工作如下:首先,为了解决交通标志识别算法中GTSRB数据集样本数量不平衡和噪点过多的问题,本文对数据集进行了样本均衡化和图像增强处理。首先采用平移和翻转的方法将每一类的样本都扩大到约2500张,从而达到样本平衡。另外,在均衡化后的数据集上,采用直方图均衡化和高斯模糊后的Scharr边缘检测的改进算法进行图像增强。使用进行图像增强后的数据集进行实验,结果证明与原方法相比有效提高了准确率。其次,针对深度学习网络模型计算量大的问题,本文提出了一种将现有卷积网络VGG16与异核卷积网络HETCONV相结合的新型网络,对原有模型进行模型轻量化。即用HETCONV层代替卷积网络VGG16除第一层之外的所有层,减小了卷积核尺寸。在随后的仿真实验中将改进的卷积网络与原有卷积网络进行比较,结果表明与现有的卷积算法相比,新型网络HET-VGG16卷积模型可以大幅降低计算量并减少训练时间。再次,为了防止网络模型出现过拟合的现象,本文对网络模型进行了进一步优化。将改进后的卷积网络分为5个卷积结构,每个卷积结构中均加入batch normalization正则化层和dropout层。前4个卷积结构的dropout丢弃率被设为0.2,最后一个卷积结构的dropout丢弃率被设为0.5。同时对多种网络参数的选择进行对比实验,得到了最优模型。
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