交通標志主要包括四類,第一類通常是藍色背景上有白色圖案的圓形或矩形,也就是常說的交通指示標志,用于指示車輛前方可直行、繞行或者左右轉(zhuǎn)等;第二類是大多為黃底黑邊的等邊三角形,稱其為交通警告標志,如警示行駛車輛前方可能會有落石、前方急轉(zhuǎn)彎慢行等;第三類是通常為紅斜杠黑色圖案的圓形,稱為禁令標志,如提醒駕駛員此處禁止通行、禁止泊車等;第四類是通常為藍底白字矩形的指路標志,如指示城市、城鎮(zhèn)、鄉(xiāng)村之間的交界、距離目標地點的遠近等,為遠行駕駛?cè)藛T指明方向。綜上可知,在四種交通標志中,交通警告標志在車輛行駛安全方面顯得尤為重要,其主要用于提醒駕駛?cè)藛T前方路況不利于行駛、路段可能存在危險,要小心謹慎駕駛。在深度學習方法被廣泛應用之前,我國對于交通警告標志的研究大多是根據(jù)三角形警告標志的邊緣信息來進行檢測識別的,例如通過尋找警告標志的質(zhì)心與頂點位置來對其進行定位,然后再對定位好的標志進行識別,但是這種方法的實時性較差。近些年人們開始用神經(jīng)網(wǎng)絡的方法對交通警告標志進行檢測識別,雖然耗時少了,但還是無法達到實時的基本要求,且準確率相對不是很高。為了降低由于忽略交通警告標志而引發(fā)的交通事故發(fā)生率,本文主要數(shù)據(jù)... 

【文章來源】：長春理工大學吉林省

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

神經(jīng)元結(jié)構(gòu)示意圖

第2章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡基本理論81()niiiyfwxb(2-1)其中iw為權(quán)重，ix表示第i個輸入，b為偏置量，f)(為神經(jīng)元的激活函數(shù)。在一個神經(jīng)元模型中，對于激活函數(shù)的選擇我是很重要的，一個合適的f()能夠顯著增強網(wǎng)絡的表達能力，sigmoid型函數(shù)是在神經(jīng)網(wǎng)絡的運算中較為常見的一類激活函數(shù)，其中包括logistic函數(shù)(x)和雙曲正切函數(shù)tanh(x):1()1xxe（2-2）tanh()xxxxeexee（2-3）上式（2-2）與（2-3）的函數(shù)圖像如下圖所示：圖2.2logistic函數(shù)圖像圖2.3雙曲正切函數(shù)圖像我們由圖2.2和圖2.3可知，sigmoid型函數(shù)和生物神經(jīng)元相的特點類似。sigmoid

第2章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡基本理論81()niiiyfwxb(2-1)其中iw為權(quán)重，ix表示第i個輸入，b為偏置量，f)(為神經(jīng)元的激活函數(shù)。在一個神經(jīng)元模型中，對于激活函數(shù)的選擇我是很重要的，一個合適的f()能夠顯著增強網(wǎng)絡的表達能力，sigmoid型函數(shù)是在神經(jīng)網(wǎng)絡的運算中較為常見的一類激活函數(shù)，其中包括logistic函數(shù)(x)和雙曲正切函數(shù)tanh(x):1()1xxe（2-2）tanh()xxxxeexee（2-3）上式（2-2）與（2-3）的函數(shù)圖像如下圖所示：圖2.2logistic函數(shù)圖像圖2.3雙曲正切函數(shù)圖像我們由圖2.2和圖2.3可知，sigmoid型函數(shù)和生物神經(jīng)元相的特點類似。sigmoid

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]自然場景下三角形交通標志的檢測與識別[J]. 賈永紅,胡志雄,周明婷,姬偉軍.  應用科學學報. 2014(04)
[4]基于加權(quán)小波的DCT人臉識別算法研究[J]. 余嘉,方杰,許可.  計算機工程與應用. 2012(17)
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博士論文
[1]非均勻光照圖像的灰度校正與分割技術(shù)研究[D]. 魏偉一.蘭州理工大學 2011

碩士論文
[1]自然環(huán)境下道路交通標志的檢測與識別[D]. 王斌.山東大學 2017
[2]針對圓形和三角形交通標志的檢測與識別[D]. 鮑朝前.北京工業(yè)大學 2015
[3]三角形交通標志的檢測方法研究[D]. 何江萍.蘭州大學 2009
[4]基于視頻圖像處理技術(shù)的運動車輛檢測方法研究[D]. 朱媛媛.長安大學 2008



本文編號：3345366