【摘 要】
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提出了一种基于Faster R-CNN深度学习框架的交通标志检测方法，使用VGG16卷积神经网络自动提取交通标志图像特征，并将卷积特征图传人区域建议网络（RPN）中进行前景目标筛选及回归目
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目(2015BAD29B01);国家自然科学基金资助项目(61403060);辽宁省自然科学基金项目(20180550273);辽宁省教育厅科研研究一般项目(L2014540);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(DC110313,DC201502060405)
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提出了一种基于Faster R-CNN深度学习框架的交通标志检测方法，使用VGG16卷积神经网络自动提取交通标志图像特征，并将卷积特征图传人区域建议网络（RPN）中进行前景目标筛选及回归目标边框，将建议区域框映射到特征图上，经过RoI池化层后输出固定大小的建议框，利用分类网络对建议区域进行具体的类别判断，并精确回归目标的边框。并将算法在德国交通标志数据集GTSDB进行了实验验证，实验结果表明了所提出算法的有效性，该方法对不同光照、遮挡、标志模糊等具有鲁棒性。
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