基于图像聚类的交通标志CNN快速识别算法
基于图像聚类的交通标志CNN快速识别算法
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DOI：
10.11992/tis.201806026
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
雪刚刚
中科院分区：
文献类型：
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作者：
伍锡如;雪刚刚
为了提高交通标志图像识别的准确性和实时性,提出一种基于图像聚类的交通标志CNN快速识别算法。利用图像聚类算法对原始数据集进行样本优化;采用多种图像预处理操作使样本整体质量进一步提升;构造了深度为9的CNN结构,通过多次训练得到最终的网络模型,将待识别的图像输入到CNN模型来实现自动识别。在德国交通标志数据集(German traffic sign recognition benchmark,GTSRB)和比利时交通标志数据集(Belgium traffic sign dataset,BTSD)上证明了算法的有效性,单张图片的识别速度只需0.2 s,识别精度高达98.5%以上。本算法具有识别速度快、准确率高的特点,可为智能驾驶的可靠性和安全性提供理论依据和技术支持。