"基于卷积神经网络的交通灯识别"
本文提出了一种基于卷积神经网络的交通灯识别方法，该方法旨在解决传统交通灯识别算法在复杂交通场景中存在稳定性差、准确率低等问题。该方法采用深层神经网络模型作为分类器，将数据集中的彩色图像经预处理后作为卷积神经网络的输入，自动提取特征，最后通过多模式预测算法得出识别结果。
交通灯识别是自动驾驶技术中的一项关键技术，并且在实际交通场景中存在复杂的背景信息，如交通标志牌、道路标志牌和车灯等，这些信息的复杂性会影响交通灯识别的准确率。为了解决这个问题，研究者们提出了许多相关的研究，如基于深层卷积神经网络的交通标志识别方法、基于多特征融合的实时交通灯识别算法等。
本文的方法基于卷积神经网络，使用深层神经网络模型作为分类器，自动提取图像特征，并通过多模式预测算法得出识别结果。该方法可以解决传统交通灯识别算法在复杂交通场景中存在稳定性差、准确率低等问题。
在图像预处理方面，本文采用的数据集为Nexar提供的红绿灯数据集，共有18659张标注的图片，用于训练和测试模型。为了使图像数据多样化，本文采用了图像预处理技术，包括调整分辨率、去均值、随机旋转、固定位置裁剪等过程。
在卷积神经网络方面，本文采用了深层卷积神经网络模型，自动提取图像特征，并通过多模式预测算法得出识别结果。该模型可以学习到图像中的复杂特征，并且具有很高的泛化能力。
在实验结果方面，本文通过多组实验，证明了本文方法的有效性及实用性。实验结果表明，本文方法可以在复杂交通场景中识别交通灯，并且具有很高的准确率。
本文提出了一种基于卷积神经网络的交通灯识别方法，该方法可以解决传统交通灯识别算法在复杂交通场景中存在稳定性差、准确率低等问题，并且具有很高的泛化能力和准确率。
