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基于卷积神经网络和多类SVM的交通标志识别
基于卷积神经网络和多类SVM的交通标志识别
研究论文
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基于卷积神经网络和多类SVM的交通标志识别
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基于改进深度卷积神经网络的交通标志识别
在实际交通环境中, 所采集到的交通标志图像质量往往受到运动模糊、背景干扰、天气条件以及拍摄视角等因素的影响, 这对交通标志自动识别的准确性、实时性和稳健性提出了很大的挑战。为此提出了改进深度卷积神经网络AlexNet的分类识别算法模型, 该模型在传统AlexNet模型基础上, 以真实场景中拍摄的交通标志图像数据集GTSRB为研究对象, 将所有卷积层的卷积核修改为3×3大小, 为了预防和减少过拟合的
研究论文-基于卷积神经网络和多类SVM的交通标志识别.pdf
为了实现在复杂环境下具有较高准确率的交通标志识别以及在小样本情况下也能良好工作的识别网络，提出一种基于卷积神经网络和多类SVM的交通标志识别模型。此模型不需人工设计特征提取算法，且在小样本训练集上也能训练出具有较高准确率的分类模型。除此之外，利用迁移学习策略，避免重新初始化卷积神经网络，在节省大量样本与训练时间的同时能有效避免过拟合的发生。实验结果表明，提出的分类模型在小样本训练集上进行训练后得到
基于卷积神经网络的道路车辆检测方法
提出了一种基于卷积神经网络的前方车辆检测方法。首先，根据车底阴影特征，运用基于边缘增强的路面检测算法以及车底阴影自适应分割算法来分割并形成车底候选区域，以解决路面灰度分布不均及光照条件变化问题；其次，运用针对道路交通环境的卷积神经网络结 构，建立图像样本库进行网络训练；在此基础上，采用基于卷积神经网络识别的方法以验证并剔除被误检测为车底阴影的候选区域，进而确定真正的车辆目标；最后，修改网络为三分类
使用卷积神经网络的交通标志识别-研究论文
近年来，技术的快速发展给人类的生活带来了变化，这帮助我们即使在复杂的管理系统中也能更轻松地完成任务。 汽车行业发展Swift，一些公司正在尝试制造自动驾驶汽车，其中交通标志识别是需要考虑的重要因素之一。 为了识别交通标志，我们使用卷积神经网络构建了一个模型，该模型将识别交通标志。 该模型还可用于普通汽车，通过文本和语音通知提醒驾驶员注意交通标志。
多任务卷积神经网络的交通标志识别
交通标志识别已被研究。多年以来，大多数现有的工作都集中在基于符号的交通标志上。本文提出了一种新的数据驱动系统，用于识别安装在汽车上的摄像头捕获的视频序列中的交通标志的所有类别，包括基于符号的标志和基于文本的标志。该系统由三个阶段组成，感兴趣的交通标志区域（ROI）提取，ROI，细化和分类以及后处理。首先使用灰色和归一化RGB通道上的最大，稳定的极值区域提取交通标志的每帧ROI，然后通过拟议的多任务
基于卷积神经网络和多类SVM的交通标志识别.pdf
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基于卷积神经网络结合SVM的人脸识别研究.pdf
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（论文加源码）基于多尺度卷积神经网络的脑电情绪识别（数据集为deap）
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在本文中，我们提出了一种多尺度卷积神经网络TSception，用于从脑电图（EEG）中学习时域特征和空间不对称性。TSception由动态时间层、非对称空间层和高层融合层组成，这些层同时学习时间和通道维度上的区别表示。...
神经卷积网络识别交通标志
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利用深度学习的案例
交通标志分类器：用于交通标志分类器的卷积神经网络
交通标志分类器 用于交通标志分类器的卷积神经网络 ！[替代文字]（'./自述图片'） 概述 在此代码中，使用了深度神经网络和卷积神经网络对交通标志进行分类。 该模型经过了培训和验证，因此可以使用“对交通标志图像进行分类。 训练模型后，对来自网络的随机交通标志（即德国交通标志）进行了测试。 该项目 这项工作的目标/步骤如下： 加载数据集 探索，总结和可视化数据集 设计，训练和测试模型架构 使用模型
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2.内容：基于HOG特征提取和多分类SVM目标识别算法matlab仿真+代码仿真操作视频 3.用处：用于基于HOG特征提取和多分类SVM目标识别算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab...
基于CNN和SVM的猫狗识别
传统的卷积神经网络是利用全连接层进行分类，svm对于小样本数据具有较强的分类效果，利用SVM代替卷积神经网络中的全连接层，可以提高网络识别精度
论文研究-基于全卷积神经网络和多核学习的显著性检测.pdf
针对显著性检测中特征选择的主观片面性和预测过程中特征权重的难以协调性问题，提出了一种基于全卷积神经网络和多核学习的监督学习算法。首先通过MSRA10K图像数据库训练出的全卷积神经网络（FCNN），预测待处理图像...
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为解决卷积神经网络在提取图像特征时所造成的特征信息损失，提高图像检索的准确率，提出了一种基于改进卷积神经网络LeNet-L的图像检索算法。首先，改进LeNet-5卷积神经网络结构，增加网络结构深度；然后，对深度卷积...
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