隨著汽車的增多和道路環(huán)境的復(fù)雜化,ITS受到了很多研究者的青睞,交通標(biāo)志檢測和識別作為ITS中的關(guān)鍵問題,其實現(xiàn)對于整個系統(tǒng)的運行有著重要作用。由于道路環(huán)境日益復(fù)雜,特別是光照、天氣等外界因素的影響,傳統(tǒng)方法很難滿足實際需求。針對交通標(biāo)志檢測與識別所面臨的實際問題,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和圖像處理有關(guān)知識,開展道路交通標(biāo)志檢測與識別問題的研究,設(shè)計并實現(xiàn)了基于深度學(xué)習(xí)的交通標(biāo)志檢測和識別算法,并在此基礎(chǔ)上完成了交通標(biāo)志檢測與識別原型系統(tǒng)的設(shè)計工作,相對于傳統(tǒng)方法在檢測精度和魯棒性上有較大提升。主要研究內(nèi)容有如下幾個方面:對交通標(biāo)志的一般分類、常用的一些數(shù)據(jù)集、解決交通標(biāo)志檢測和識別問題的一般思路以及學(xué)習(xí)框架Caffe進(jìn)行了介紹,同時分析了深度學(xué)習(xí)的原理、激活函數(shù)以及常見的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)。傳統(tǒng)交通標(biāo)志檢測方法存在著魯棒能力差、計算量大、檢測耗時等問題,為解決傳統(tǒng)方法存在的不足,結(jié)合深度學(xué)習(xí)有關(guān)知識,提出了基于Faster R-CNN的交通標(biāo)志檢測算法。對Faster R-CNN目標(biāo)檢測原理進(jìn)行了分析,著重分析了網(wǎng)絡(luò)的特征提取、RPN網(wǎng)絡(luò)以及檢測網(wǎng)絡(luò)的工作過程。對GTSDB原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和擴充,有效提... 

【文章來源】：桂林電子科技大學(xué)廣西壯族自治區(qū)

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

AlphaGo戰(zhàn)勝人類棋手深度學(xué)習(xí)的持續(xù)火熱，使得越來越多的人加入到其研究中來，除了Hinton、LeCun、

圖 1.2AlphaGo 戰(zhàn)勝人類棋手深度學(xué)習(xí)的持續(xù)火熱，使得越來越多的人加入到其研究中來，除了 Hinton、LeCun、Bengio 等著名學(xué)者外，也涌現(xiàn)出如 Abbeel、Goodfellow 等大量優(yōu)秀研究者，他們共同致力于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的研究，推動整個世界的發(fā)展。當(dāng)下，大量的深度學(xué)習(xí)優(yōu)秀文章和視頻可以通過互聯(lián)網(wǎng)直接獲取，各種各樣的開源代碼在 Github、CSDN 等網(wǎng)站上公布，促進(jìn)了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的全球資源共享。與此同時，加州大學(xué)伯克利分校、普林斯頓大學(xué)、蒙特利爾理工學(xué)院、谷歌、微軟、臉書、英偉達(dá)等紛紛推出各種實用化的深度學(xué)習(xí)研究框架（圖 1.3），使更多的人可以接觸到深度學(xué)習(xí)技術(shù)，其中 Caffe、Tensorflow、Keras 和 Pytorch 的使用人數(shù)最多，也最為流行。

False otherwise , (i, j) ThB( , ),True if bB i jFalse otherwise , ( (i, j) (i, j)) ThB( , ),True if r gG i jFalse otherwise ThB 為顏色分割閾值，其大小分別為 0.4、0.3、0測速度快，計算簡單。但閾值的選取通常根據(jù)經(jīng)驗，以發(fā)現(xiàn)只有 R、G、B 成比例變化時，其對應(yīng)的分的魯棒性和泛化能力比較差。 彩色空間的交通標(biāo)志檢測B 三個分量易受光照影響，因此很多研究者喜歡V、YCrCb 等。HSI 中，H、S 依次代表了色調(diào)、飽度，由于其不易受光照的影響，因此使用較多。HS結(jié)構(gòu)表示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[10]深度置信網(wǎng)絡(luò)的Spark并行化在微博情感分類中的應(yīng)用研究[J]. 張翔,石力,尚勃,董麗麗.  計算機應(yīng)用與軟件. 2018(02)

碩士論文
[1]基于支持向量機的交通標(biāo)志識別系統(tǒng)的研究[D]. 黃志勇.北京工業(yè)大學(xué) 2004



本文編號：3453955