基于深层神经网络的道路交通标志检测识别方法研究.pdf

基于深层神经网络的道路交通标志检测识别方法研究 本文研究了基于深层神经网络的道路交通标志检测识别方法，以解决实际交通环境下的交通标志自动检测识别问题。该方法利用卷积神经网络（CNN）算法对全景图片进行道路交通标志的自动检测和识别，并通过实验评估了该方法的准确性和可行性。 1. 基本原理 卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一种常用算法，可以用于图像识别和分类。CNN的核心结构包括两部分：特征提取和分类。特征提取部分用于提取图像的特征，而分类部分用于对图像进行分类。CNN的训练过程可以分为两部分，即前向学习和反向验证。在前向学习过程中，计算网络的损失并利用反馈调节机制，以降低网络损失。反向验证过程中使用验证集验证模型的分类能力是否满足要求。 2. 数据研究与方法 本文的程序网络架构主要分为两个部分：交通标志检测和分类。交通标志检测部分利用级联卷积神经网络探测交通标志的位置，建立最终的候选区域。然后，利用密集卷积网络对生成的含有交通标志的候选区域进行分类。 2.1 卷积神经网络架构 卷积神经网络架构主要分为三个阶段：Proposal Network（P-Net），Refine Network（R-Net）和Output Network（O-Net）。P-Net用于获得候选窗体和边界回归向量，然后利用非极大值抑制（NMS）方法去除重叠窗体。R-Net将经过P-Net确定的包含候选窗体的图片在R-Net网络中训练，网络最后选用全连接的方式进行训练。O-Net比R-Net多一层卷积，功能与R-Net作用一样，只是在去除重叠候选窗口的同时，显示交通标志的关键点定位。 2.2 密集卷积网络 密集卷积网络（DenseNet）是一种具有密集连接的卷积神经网络。在该网络中，图像特征可以被更好地学习和表示，从而提高交通标志的分类准确性。 本文提出的基于深层神经网络的道路交通标志检测识别方法，可以实现快速和准确的交通标志检测和识别，解决实际交通环境下的交通标志自动检测识别问题。