本文關鍵詞：基于圖模型與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的交通標志識別方法

  更多相關文章： 交通控制 交通標志 顯著性檢測 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 預訓練策略

【摘要】：為了提高交通標志識別的魯棒性,提出了一種基于圖模型與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)的交通標志識別方法,建立了一個面向應用的基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(R-CNN)交通標志識別系統(tǒng)。構造了基于超輪廓圖(UCM)超像素區(qū)域的圖模型,有效利用自底向上的多級信息,提出了一種基于圖模型的層次顯著性檢測方法,以提取交通標志感興趣區(qū)域,并利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對感興趣候選區(qū)進行特征提取與分類。檢測結果表明:針對限速標志,基于UCM超像素區(qū)域的圖模型比基于簡單線性迭代聚類(SLIC)超像素的圖模型更有利于獲取上層顯著度圖的大尺度結構信息;基于先驗位置約束與局部特征(顏色與邊界)的層次顯著性模型有效地融合了局部區(qū)域的細節(jié)信息與結構信息,檢測結果更加準確,檢測目標更加完整、均勻,查準率為0.65,查全率為0.8,F指數(shù)為0.73,均高于其他同類基于超像素的顯著性檢測算法;基于具體檢測任務的CNN預訓練策略擴展了德國交通標志識別庫(GTSRB)的樣本集,充分利用了CNN的海量學習能力,更好地學習目標內(nèi)部的局部精細特征,提高了學習與識別能力,總識別率為98.85%,高于SVM分類器的95.73%。
【作者單位】： 長安大學信息工程學院;長安大學電子與控制工程學院;
【關鍵詞】： 交通控制 交通標志 顯著性檢測 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 預訓練策略
【基金】：高等學校學科創(chuàng)新引智計劃項目(B14043) 國家自然科學基金項目(51278058,61302150) 陜西省自然科學基金項目(2012JM8011) 中央高校基本科研業(yè)務費專項資金項目(2013G1241111,2014G1321035)
【分類號】：U463.6;TP391.41
【正文快照】： 0引言交通標志是交通環(huán)境的要素之一,因其具有特定的顏色與形狀特性,故相比于背景具有較高的顯著性與辨識度,容易引起駕駛人的瞬間注意。智能駕駛系統(tǒng)通過計算機視覺快速感知交通環(huán)境,但相比駕駛人高效、正確的圖像理解分析能力相差甚遠[1],因此,研究能夠模擬人類視覺系統(tǒng)的交

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本文編號：1011131