本文主要研究内容
作者马平,杨兴财（2019）在《结合注意力机制的交通标志识别》一文中研究指出：智能交通体系中的无人驾驶这项课题是近年来一直是各大传统汽车行业甚至各大互联网巨头企业的研究热点。目前的无人驾驶技术以及辅助驾驶技术主要依赖于计算机视觉来采集道路交通标志信号,并通过分析系统实现对交通标志的处理及分类任务。现阶段的主要研究方法有传统方式的提取图片的HOG特征、SIFT特征等,之后送入SVM分类器或者贝叶斯分类器中。实现对于交通标志的提取与分类。近年来神经网络的迅速发展也为交通标志的识别贡献了新的力量,CNN,Faster R-CNN等网络的出现也被运用在交通标志的识别中。针对智能交通体系构建过程中的道路交通标志识别率较低的问题,本文将注意力机制引入到神经网络中,实现对交通标志图片的有效识别。该方法通过VGG网络实现对输入数据的特征提取,并加入递进的注意力网络实现对关注区域的放大以及细节提取,使得网络能够更有效地关注细节区域。将网络应用在比利时交通数据集上并取得了优秀的识别结果。最终的测试集分类准确率达到了98.2%。
Abstract
zhi neng jiao tong ti ji zhong de mo ren jia shi zhe xiang ke ti shi jin nian lai yi zhi shi ge da chuan tong qi che hang ye shen zhi ge da hu lian wang ju tou qi ye de yan jiu re dian 。mu qian de mo ren jia shi ji shu yi ji fu zhu jia shi ji shu zhu yao yi lai yu ji suan ji shi jiao lai cai ji dao lu jiao tong biao zhi xin hao ,bing tong guo fen xi ji tong shi xian dui jiao tong biao zhi de chu li ji fen lei ren wu 。xian jie duan de zhu yao yan jiu fang fa you chuan tong fang shi de di qu tu pian de HOGte zheng 、SIFTte zheng deng ,zhi hou song ru SVMfen lei qi huo zhe bei xie si fen lei qi zhong 。shi xian dui yu jiao tong biao zhi de di qu yu fen lei 。jin nian lai shen jing wang lao de xun su fa zhan ye wei jiao tong biao zhi de shi bie gong suo le xin de li liang ,CNN,Faster R-CNNdeng wang lao de chu xian ye bei yun yong zai jiao tong biao zhi de shi bie zhong 。zhen dui zhi neng jiao tong ti ji gou jian guo cheng zhong de dao lu jiao tong biao zhi shi bie lv jiao di de wen ti ,ben wen jiang zhu yi li ji zhi yin ru dao shen jing wang lao zhong ,shi xian dui jiao tong biao zhi tu pian de you xiao shi bie 。gai fang fa tong guo VGGwang lao shi xian dui shu ru shu ju de te zheng di qu ,bing jia ru di jin de zhu yi li wang lao shi xian dui guan zhu ou yu de fang da yi ji xi jie di qu ,shi de wang lao neng gou geng you xiao de guan zhu xi jie ou yu 。jiang wang lao ying yong zai bi li shi jiao tong shu ju ji shang bing qu de le you xiu de shi bie jie guo 。zui zhong de ce shi ji fen lei zhun que lv da dao le 98.2%。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自科技风的马平,杨兴财，发表于刊物科技风2019年21期论文，是一篇关于注意力论文,交通标志论文,智能交通论文,神经网络论文,卷积网络论文,科技风2019年21期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自科技风2019年21期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。