基于改进ResNet的交通标识识别

本文针对自动驾驶场景下,提高交通标识识别速度和准确率的问题,提出一种基于Resnet的交通标识识别算法,与传统的图像识别算法相比拥有明显的优势。首先通过实验验证了预处理方法的有效性,然后使用VGG16和Resnetl8作为特征提取的基础网络进行了对比,经过实验得出Resne18在性能上和VGG16相比更有优势。在此基础之上增加了多尺度融合机制,进一步提升了网络的特征表达能力。在GTSDB德国交通标识检测基准数据集上的实验结果表明,该算法实现了复杂背景下交通标志的精准检测。