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基于LeNet-5卷积神经网络和颜色特征的限速标志识别
被引量:
8
1
作者
王济民
魏怡
+2 位作者
周宇
孙傲
刘源升
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第S02期345-350,共6页
限速标志识别是智能驾驶的重要组成部分,文中分析了现有方法存在的问题,为了提高神经网络在中国限速标志上的泛用性和准确率,针对限速标志的检测部分,提出了一种基于颜色空间的新型筛选方法;针对限速标志的识别部分,在现有LeNet-5架构...
限速标志识别是智能驾驶的重要组成部分,文中分析了现有方法存在的问题,为了提高神经网络在中国限速标志上的泛用性和准确率,针对限速标志的检测部分,提出了一种基于颜色空间的新型筛选方法;针对限速标志的识别部分,在现有LeNet-5架构的基础上对神经网络进行了改进,并将德国交通标志数据集(GTSRB)和清华交通标志数据集(TT100K)中限速标志数据融合,经过数据扩增后制作成新的数据集送入神经网络来训练模型。通过多次超参数优化,采用swish激活函数,在测试集上得到的最优识别准确率为99.62%,且模型抗干扰能力强,具有较强的实用性能。
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关键词
卷积神经网络
限速标志识别
颜色空间
数据增广
高斯圆检测
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职称材料
题名
基于LeNet-5卷积神经网络和颜色特征的限速标志识别
被引量:
8
1
作者
王济民
魏怡
周宇
孙傲
刘源升
机构
武汉理工大学自动化学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第S02期345-350,共6页
基金
国家自然科学基金(51177114)
湖北省技术创新重大专项(2019AAA016)。
文摘
限速标志识别是智能驾驶的重要组成部分,文中分析了现有方法存在的问题,为了提高神经网络在中国限速标志上的泛用性和准确率,针对限速标志的检测部分,提出了一种基于颜色空间的新型筛选方法;针对限速标志的识别部分,在现有LeNet-5架构的基础上对神经网络进行了改进,并将德国交通标志数据集(GTSRB)和清华交通标志数据集(TT100K)中限速标志数据融合,经过数据扩增后制作成新的数据集送入神经网络来训练模型。通过多次超参数优化,采用swish激活函数,在测试集上得到的最优识别准确率为99.62%,且模型抗干扰能力强,具有较强的实用性能。
关键词
卷积神经网络
限速标志识别
颜色空间
数据增广
高斯圆检测
Keywords
Convolutional neural network
Speed limit sign recognition
Color space
Data augmentation
Gaussian circle detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LeNet-5卷积神经网络和颜色特征的限速标志识别
王济民
魏怡
周宇
孙傲
刘源升
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021
8
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参考文献
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