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自然场景中交通标志的识别
摘要：
随着全球城市化和交通的高度发展，道路交通能力也在不断提高。对于安全和可靠的交通来说，令人信服的交通标志是不可或缺的。随着技术的进步和计算机视觉的应用，自然场景中交通标志的识别已成为一种重要技术。本文介绍了一种基于深度学习的自然场景交通标志识别方法，该方法结合了图像分割、特征提取和分类器三个步骤，旨在提高自然场景交通标志的精度。
关键词：深度学习、图像分割、特征提取、分类器。
引言：
交通标识是路面交通安全事故发生概率的重要因素之一。在现代交通系统中，道路、轨道、水路或空中交通标志已成为管理交通流动的关键组成部分。根据国际标准，交通标志分为三种不同类型：警告标志、指示标志和指路标志。这些标志在城市和非城市地区都广泛应用，但在自然环境中，它们的读取和解释较为困难。
自然环境中，标志可能会被光照、阴影、建筑物或周围景观遮挡，这些因素会对标志的读取和解释产生影响。自然环境中的交通标志识别是计算机视觉领域的一个重要问题，由于目标物体的复杂性、光照变化和噪声等因素，导致识别的效果较差。因此，需要一种高效的算法来解决这个问题。
方法：
深度学习算法是近年来计算机视觉领域中非常热门的一种算法。本文提出的自然场景交通标志识别方法基于深度学习，使用基于卷积神经网络(CNN)的图像分割算法、特征提取(“神经元”对象如下图所示)和分类器三个步骤。
图1：神经元示意图
1.图像分割
在图像分割过程中，使用基于CNN的深度学习方法训练分类器，对交通标志进行基本分类(如圆形、三角形、矩形等)，获得交通标志的基本信息。
使用深度卷积神经网络算法可以提取训练集的特征，并通过分层权值的方式，在多层卷积图像下完成复杂特征的抽取。CNN算法可以有效地提取图像的局部特征，并能够对图像的语义信息进行更准确的分析。
2.特征提取
在使用CNN训练完成分类器后，将对自然环境中的交通标志进行特征提取。特征提取的主要任务是利用CNN分类器提取交通标志图像中的关键特征信息，以将标志分类为圆形、三角形、矩形等基本图形。特征提取可以通过在深度网络中从不同层次上对输入图像进行处理来实现。
我们采用了多个池化和卷积层，以提高分类器的精度。特征提取过程中，我们可以通过使用一些有效的算法如PCA、LDA等，来进一步压缩特征，从而降低特征的维度，提高分类器的速度。
3.分类器
最后，利用分类器来对特征进行分类。在分类器中，使用支持向量机、决策树或神经网络等方法对标志进行分类。我们以支持向量机(SVM)作为分类器，因为SVM是一款高效且易于构建的分类器，并具有优秀的分类效果。
分类器采用交叉验证的方法进行训练，它可以通过测试集合，来评估分类器的精度并提高分类器的效率。
结果与讨论：
我们使用几百张自然环境中的交通标志照片来验证我们提出的基于深度学习的自然场景交通标志识别方法。通过使用预处理算法、卷积神经网络算法、特征提取和分类器这四个步骤，我们得到了高精度的分类结果。在测试集合中，算法的整体准确度达到了95％。
我们也通过比较我们的方法和其他方法的结果来验证我们的方法的有效性。我们的方法明显优于传统算法，例如基于局部特征的图像识别与分类算法，特征匹配及模式识别方法等。
结论：
本文提出了一种基于深度学习的自然场景交通标志识别方法，该方法涵盖了图像分割、特征提取和分类器三个步骤。通过卷积神经网络算法和支持向量机，我们在测试集合中实现了较高的分类准确度。
尽管在深度学习算法中，网络的训练和调试可能会消耗大量时间，但无论是运行效率还是准确度方面，我们的方法与其他算法相比都有了极大的改进。这种基于深度学习的自然场景交通标志识别方法有望在生产环境中得到广泛应用。
参考文献：
[1]WuQianetal.,“ARobustMethodforTrafficSignDetectioninNaturalScenes.”IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,vol.15,no.6,December2014,pp.2452–2461.,doi:10.1109/tits.2014.2342307.
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