基于图模型与卷积神经网络的交通标志识别方法

发布时间：2017-10-11 07:05

  本文关键词：基于图模型与卷积神经网络的交通标志识别方法

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【摘要】：为了提高交通标志识别的鲁棒性,提出了一种基于图模型与卷积神经网络(CNN)的交通标志识别方法,建立了一个面向应用的基于区域的卷积神经网络(R-CNN)交通标志识别系统。构造了基于超轮廓图(UCM)超像素区域的图模型,有效利用自底向上的多级信息,提出了一种基于图模型的层次显著性检测方法,以提取交通标志感兴趣区域,并利用卷积神经网络对感兴趣候选区进行特征提取与分类。检测结果表明:针对限速标志,基于UCM超像素区域的图模型比基于简单线性迭代聚类(SLIC)超像素的图模型更有利于获取上层显著度图的大尺度结构信息;基于先验位置约束与局部特征(颜色与边界)的层次显著性模型有效地融合了局部区域的细节信息与结构信息,检测结果更加准确,检测目标更加完整、均匀,查准率为0.65,查全率为0.8,F指数为0.73,均高于其他同类基于超像素的显著性检测算法;基于具体检测任务的CNN预训练策略扩展了德国交通标志识别库(GTSRB)的样本集,充分利用了CNN的海量学习能力,更好地学习目标内部的局部精细特征,提高了学习与识别能力,总识别率为98.85%,高于SVM分类器的95.73%。
【作者单位】： 长安大学信息工程学院;长安大学电子与控制工程学院;
【关键词】： 交通控制 交通标志 显著性检测 卷积神经网络 预训练策略
【基金】：高等学校学科创新引智计划项目(B14043) 国家自然科学基金项目(51278058,61302150) 陕西省自然科学基金项目(2012JM8011) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(2013G1241111,2014G1321035)
【分类号】：U463.6;TP391.41
【正文快照】： 0引言交通标志是交通环境的要素之一,因其具有特定的颜色与形状特性,故相比于背景具有较高的显著性与辨识度,容易引起驾驶人的瞬间注意。智能驾驶系统通过计算机视觉快速感知交通环境,但相比驾驶人高效、正确的图像理解分析能力相差甚远[1],因此,研究能够模拟人类视觉系统的交

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7 金龙;朱诗武;赵成志;陈宁;;数值预报产品的神经网络释用预报应用[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

8 田金亭;;神经网络在中学生创造力评估中的应用[A];第十二届全国心理学学术大会论文摘要集[C];2009年

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5 记者 孙刚;“神经网络”：打开复杂工艺“黑箱”[N];解放日报;2007年

6 本报记者 刘霞;美用DNA制造出首个人造神经网络[N];科技日报;2011年

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9 ;神经网络和模糊逻辑[N];世界金属导报;2002年

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本文编号：1011131