【摘 要】
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汽车的普及在方便了人们出行的同时也给交通管理带来了压力。人们一直试图借助现代科学技术,寻求提升车辆行驶过程中安全性的方法。近年来,深度学习在工业视觉领域中取得了不
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汽车的普及在方便了人们出行的同时也给交通管理带来了压力。人们一直试图借助现代科学技术,寻求提升车辆行驶过程中安全性的方法。近年来,深度学习在工业视觉领域中取得了不俗的成绩,并在辅助驾驶系统和自动驾驶系统中得到了广泛应用。基于计算机视觉的交通标志检测及识别功能是辅助驾驶系统和自动驾驶系统中不可或缺的部分。本文在对基本问题进行综述和分析的基础上,主要利用深度学习技术对交通标志检测及识别问题进行研究,主要研究工作和内容如下:(1)针对传统的交通标志匹配识别算法识别效率低的问题,本文在SIFT特征匹配算法基础上,提出了基于多分块矩阵的SIFT特征匹配算法,实验验证该算法比经典SIFT特征匹配算法的识别率更高且实时性更好。(2)大规模可用的标记数据是深度学习模型在计算机视觉问题上取得成功的关键因素之一。为了确保深度学习模型顺利训练与验证,人工采集了2777张实际交通场景交通标志图像,然后在此基础上进行数据增强,最终生成包含24993张图像的交通标志数据集。(3)针对传统深度学习的交通标志识别方法对数据要求较高且在小样本数据中学习效率低的问题,本文使用迁移学习技术对其进行改进,使改进后的算法在微量样本条件下的识别率有了明显的提高。(4)由于传统交通标志识别系统中检测任务和识别任务是分离的,导致整个识别过程繁杂且实时性和鲁棒性较差。针对此问题,本文使用基于交通标志检测任务和识别任务联合的深度学习算法。(5)针对目前经典的多任务联合检测及识别算法对分辨率较小的目标检测误差较大的缺点,本文在YOLOv2算法的基础上,引入残差网络结构,并使用多尺度特征图生成小分辨率目标的特征语义。通过实验对比,验证了本文改进的算法在保留YOLOv2优异的实时性和鲁棒性的基础上,提高了分辨率较小交通标志的检测及识别精度。图62幅,表11个,参考文献60篇
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