[发明专利]一种基于轻量化神经网络的交通标志识别方法有效
| 申请号： | 202110881764.6 | 申请日： | 2021-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN113537138B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 魏宪;郭杰龙;杨晓迪;李杰;俞辉;张剑锋;邵东恒;唐晓亮 | 申请（专利权）人： | 泉州装备制造研究所 |
| 主分类号： | G06V20/58 | 分类号： | G06V20/58;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06F3/048;G06N3/082 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 | 代理人： | 李秀梅 |
| 地址： | 362000 福建省泉州*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种基于轻量化神经网络的交通标志识别方法，通过构建轻量化神经网络模型进行训练、剪枝得到轻量化神经网络模型，所述轻量化神经网络模型包括卷积特征提取部分和分类器部分；卷积特征提取部分由1层传统3×3卷积和16层可分离非对称卷积组成，分类器部分由三层可分离全连接模块组成，该识别方法在保证识别准确率的同时降低了网络的参数规模和运算量，从而提升了神经网络模型在车载平台环境下部署的识别速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 量化 神经网络 交通标志 识别 方法 | ||
【主权项】：
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