[发明专利]一种基于深度神经网络的交通标志分类方法在审
| 申请号： | 201410841539.X | 申请日： | 2014-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN104517103A | 公开（公告）日： | 2015-04-15 |
| 发明（设计）人： | 贺庆;冷斌;官冠;胡欢;蒋东国 | 申请（专利权）人： | 广州中国科学院先进技术研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 郑莹 |
| 地址： | 511458 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的交通标志分类方法，包括有以下步骤：A、基于光流方法的运动目标检测方法对读入的视频进行检测，当检测到有运动物体时，提取出感兴趣区域；B、利用固定大小的块对提取出的感兴趣区域进行分块处理；C、对分块处理后的图片进行缩放处理，转换成同样大小的图片；D、将转换后的图片作为输入，利用卷积神经网络进行分类。本发明方法对经过运动检测后的图像提起感兴趣区域，进而进行分块处理，并将得到的图片转换成同样大小后利用卷积神经网络进行处理，避免了人为假设类条件密度函数所带来的问题，极大地加快了测试速度、提高了精度。本发明作为一种基于深度神经网络的交通标志分类方法可广泛应用于交通领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 交通标志 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度神经网络的交通标志分类方法，其特征在于：包括有以下步骤：A、基于光流方法的运动目标检测方法对读入的视频进行检测，当检测到有运动物体时，提取出感兴趣区域；B、利用固定大小的块对提取出的感兴趣区域进行分块处理；C、对分块处理后的图片进行缩放处理，转换成同样大小的图片；D、将转换后的图片作为输入，利用卷积神经网络进行分类。
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