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基于集成卷积神经网络的交通标志识别研究

【摘要】:交通标志识别是智能交通系统和无人驾驶技术的重要组成部分。交通标志识别系统需要对实际行车环境中通过车载摄像头采集到的交通标志进行识别。受实际行车环境中光照强度、行车速度、交通标志牌受损等多种因素影响,所采集到的交通标志图像质量往往较差,给后续的识别带来极大的困难,因此对交通标志识别方法的研究具有极大的挑战和重要意义。本文以德国交通标志数据集(German Traffic Sign Recognition Benchmark,GTSRB)为研究对象,利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)对交通标志识别做了深入研究,并将卷积神经网络和集成学习相结合对交通标志识别做进一步研究。本文的主要工作如下:1.针对实际行车环境中采集到的交通标志图像特点,为减轻卷积神经网络的识别负担和提高识别率,本文对GTSRB数据集做一系列预处理操作。主要步骤包括图像增强、图像灰度化、尺寸归一化、数据集扩展。经过预处理后的GTSRB数据集有助于后续卷积神经网络的识别。2.本文对卷积神经网络做了深入研究,并设计了一个卷积神经网络模型CNN-SVM用于识别交通标志图像。该卷积神经网络使用ReLU作为激活函数,并且在训练过程中使用Dropout策略防止过拟合,最后通过批量归一化方法来加快网络训练速度。为验证本文提出的CNN-SVM模型的有效性,分别针对卷积层数、Dropout参数和分类器的类别做了详细的对比实验。实验结果表明,单个卷积神经网络模型在GTSRB数据集上取得了97.37%的识别率和平均每幅0.12ms的识别速度。3.在基于卷积神经网络的交通标志识别研究基础上,将卷积神经网络与集成学习相结合,设计了一个集成卷积神经网络模型。该模型包含6个基分类器,采用bagging集成算法,分别从训练数据集、卷积神经网络模型结构和网络参数初始化三个方面保证各个基分类器之间的差异性。实验结果表明,集成卷积神经网络模型在GTSRB数据集上取得了99.33%的识别率和平均每幅0.76ms的识别速度,具有良好的识别性能。

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