[发明专利]一种基于GMM聚类的多尺度识别交通信号标志的方法有效
| 申请号： | 202010505035.6 | 申请日： | 2020-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN111950583B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 高明煜;陈超;董哲康;杨宇翔;阮成杨;陈利丰 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学;星际控股集团有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/762 | 分类号： | G06V10/762;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06V20/58;G06V10/80 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GMM聚类的多尺度识别交通信号标志的方法。识别方法为：通过GMM聚类得到先验框尺寸作为网络的参数参与训练；先训练数据集中出现过多类的样本图像：将待训练图像输入神经网络中，网络提取输入图像不同层次的特征图，再通过上采样和特征融合，最后输出五个不同尺度的预测结果。通过迭代训练更新模型参数，得到过渡模型；按上述方法训练出现过少类的样本图像，得到最终模型；识别时将待识别图像输入最终模型，得到图像相应位置上的识别结果。通过GMM聚类，提高了网络的训练速度、识别速度和精度；通过多尺度预测，解决了交通信号标志太小，难以检测的问题；通过迁移学习的方法，解决了数据集少导致识别效果差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gmm 尺度 识别 交通信号 标志 方法 | ||
【主权项】：
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