目標(biāo)檢測(cè)與模式識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要研究課題,該研究主要利用機(jī)器的自主學(xué)習(xí)來檢測(cè)圖像中是否存在目標(biāo)并識(shí)別定位該目標(biāo)。交通標(biāo)志的檢測(cè)與識(shí)別是基于計(jì)算機(jī)視覺的固定目標(biāo)檢測(cè)技術(shù),是道路安全管理、高級(jí)輔助駕駛和無人駕駛等應(yīng)用中的重要組成部分,并與城市交通安全密切相關(guān),其研究具有重要的理論和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值�；谏疃葘W(xué)習(xí)的交通標(biāo)志檢測(cè)與分類方法具有檢測(cè)速度快、識(shí)別精度高、和成本少等優(yōu)勢(shì),是機(jī)器視覺領(lǐng)域的重點(diǎn)研究方向。但是自然道路下的交通標(biāo)志識(shí)別算法,依舊存在檢測(cè)速率慢、漏檢錯(cuò)檢率高和識(shí)別精度低等問題。所以,本文的研究工作圍繞這些問題開展。視覺傳感器符合人類獲取信息的習(xí)慣,在車載輔助系統(tǒng)中被廣泛應(yīng)用。由于交通標(biāo)志大多出現(xiàn)在車輛前方,本文選用單目相機(jī)作為獲取車輛前方信息的工具,研究基于視覺的道路前方交通標(biāo)志的檢測(cè)方法。本文主要工作如下:（1）研究基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志檢測(cè)方法。針對(duì)常見檢測(cè)方法難以達(dá)到實(shí)時(shí)的問題,本文通過結(jié)合特征級(jí)聯(lián),難分類負(fù)樣本采集,多尺度訓(xùn)練和關(guān)鍵參數(shù)的適當(dāng)校準(zhǔn)等多種方法來改進(jìn)快速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。首先預(yù)訓(xùn)練模型,以便產(chǎn)生否定;然后,使用難分類負(fù)樣本采集將負(fù)樣本輸入到網(wǎng)絡(luò)中,... 

【文章來源】：安徽工程大學(xué)安徽省

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－５最大池化操作過程??

像進(jìn)行目標(biāo)分類檢測(cè)為目的，一次性預(yù)測(cè)每個(gè)格子所含目標(biāo)的邊界框、定位置信??度（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ）和所有類別概率，通過不斷訓(xùn)練，調(diào)整權(quán)值參數(shù)，最終在圖像??上描出分類檢測(cè)到的目標(biāo)邊框［４５］。其流程如圖３－４所示。??２５??

圖３－５ＹＯＬＯｖ２網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3208767