[发明专利]一种基于改进卷积神经网络的交通标志识别方法在审
| 申请号： | 202110297712.4 | 申请日： | 2021-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN113052057A | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 魏中华;李霞;张然;褚思南 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京盛询知识产权代理有限公司 11901 | 代理人： | 方亚兵 |
| 地址： | 100124 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于改进卷积神经网络的交通标志识别方法，包括以下步骤：获取交通标志数据集，对交通标志数据集进行划分，得到原始训练集和原始测试集，对原始训练集和原始测试集分别进行处理，得到训练集和测试集；构建卷积神经网络，将空间变换网络引入卷积神经网络，得到STN‑CNN模型，将训练集输入STN‑CNN模型进行训练，得到训练好的STN‑CNN模型；将测试集输入训练好的STN‑CNN模型进行识别预测，得到最优模型；将待测交通标志数据输入最优模型，得到预测结果。本发明提供的模型参数少、鲁棒性强，同时模型训练、运行计算所需要的时间短，能够满足实际应用中的实时性要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 卷积 神经网络 交通标志 识别 方法 | ||
【主权项】：
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