【摘 要】
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作为智能交通系统相关技术的重要组成,交通标志检测与识别技术在交通标志自动化维护、辅助驾驶、自动驾驶等方面具有重要的应用价值。针对现有的交通标志检测与识别技术存在
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作为智能交通系统相关技术的重要组成,交通标志检测与识别技术在交通标志自动化维护、辅助驾驶、自动驾驶等方面具有重要的应用价值。针对现有的交通标志检测与识别技术存在的不足之处,本文从以下四个方面开展研究:图像去雾预处理。雾霾天气对计算机视觉系统的成像质量影响严重。针对此问题,本文在基于暗通道先验理论与导向滤波器的去雾算法基础上,提出了针对行车场景的快速去雾算法。改进后的算法在中等尺寸图像上依然可以保持较好的实时性,为检测与识别算法提供了良好的输入图像质量。交通标志检测算法。针对传统的基于颜色和基于形状的检测方法存在的适应性差、复杂度高等问题,本文提出了基于多尺度全卷积网络结合非极大值抑制的交通标志检测算法。算法总体上实现了良好的检测效果。交通标志识别算法。针对传统的提取特征结合训练分类器的识别方法存在的适应性差、复杂度高、可扩展性不足的问题,本文基于卷积神经网络模型来设计交通标志识别算法。并结合数据增强与Dropout改善模型效果。算法在测试数据集上达到98.09%的识别准确率。原型系统设计与算法性能分析。针对交通标志维护困难的现实需求,本文设计了面向交管部门的交通标志自动化维护原型系统,并实现了其核心功能。同时,本文设计了检测召回率、识别精确率、系统准确率三个指标对检测算法、识别算法以及系统整体性能进行衡量。通过在原型系统上进行性能分析,本文设计的去雾算法、检测算法以及识别算法在面对各种复杂的实际场景时具有较高的有效性。
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