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基于多尺度CNN的交通道路标识识别模型
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2021-05-27
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基于多纵卷积神经网络的交通标志识别算法识别率较高，但识别和训练时间较长，实用性较差。为此，构造一种基于多尺度卷积神经网络的道路交通标志识别模型。通过改进单尺度卷积神经网络中特征提取的基网络将网络不同层级所产生的特征融合为多尺度特征并提供给分类器，以提高低层特征的利用率。在 GTSRB数据集上的实验结果表明，该模型准确识别率达到99.25%，与多纵卷积神网络模型相比，其在保证高精度的同时，识别和训练时间的降幅均超过90%，更适用于真实路况下交通标志的精准检测。
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