基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别.docx

基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别
摘要
随着城市化进程的不断加速，交通标志作为交通安全的重要标识，对于现代交通事故的预防、交通管理的规范和道路安全的保障起着至关重要的作用。因此，交通标志识别技术成为了热门研究的方向。现有的交通标志识别方法主要基于人工设计的特征提取器和传统的机器学习算法，但是存在着不足。因此，本文提出了基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别方法，实现了对交通标志的高效、准确识别。通过实验验证，本文方法不仅较之前的方法具有更高的识别准确率，还能够适应各种尺度的交通标志。
关键词：交通标志识别；深度学习；卷积神经网络；多尺度；图像识别
Abstract
Withtheaccelerationofurbanization,trafficsignsplayanimportantroleinthepreventionofmoderntrafficaccidents,thestandardizationoftrafficmanagement,andtheguaranteeofroadsafety.Therefore,trafficsignrecognitiontechnologyhasbecomeahotresearchdirection.Theexistingtrafficsignrecognitionmethodsaremainlybasedonmanuallydesignedfeatureextractorsandtraditionalmachinelearningalgorithms,butthereareshortcomings.Therefore,thispaperproposesatrafficsignrecognitionmethodbasedonmultiscaleconvolutionalneuralnetworks,whichachievesefficientandaccuraterecognitionoftrafficsigns.Throughexperiments,ourmethodnotonlyhasahigherrecognitionaccuracythanpreviousmethods,butalsocanadapttovariousscalesoftrafficsigns.
Keywords:Trafficsignrecognition;Deeplearning;Convolutionalneuralnetwork;Multiscale;Imagerecognition
引言
交通标志是路面上的一种便于进行交通指引和交通规则限制的标识，是维护道路安全和保障交通畅通的重要元素。而交通标志识别是指计算机通过图像处理技术将交通标志中的信息，如标志形状、颜色、内容等转化为数字信号，并进行识别的过程。由于其对于现代交通事故的预防、交通管理的规范和道路安全的保障起着至关重要的作用，因此，交通标志识别技术成为了热门研究的方向之一。
过去的交通标志识别方法主要是利用人工设计的特征提取器和传统的机器学习算法，如支持向量机、最近邻分类等，但是这些方法的准确率和性能有限。随着深度学习的发展，卷积神经网络成为了图像识别领域最优秀的算法之一。随着卷积神经网络的不断深入研究，多级特征提取可以提供更好的图像识别能力，而多尺度技术则可以适应各种不同尺寸的交通标志。因此，本文提出了基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别方法。
本文的主要工作和创新点如下：
1.提出了基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别方法，主要利用卷积神经网络和多尺度技术，对交通标志进行特征信号提取和分类识别。
2.在实验中采用了高质量的数据集，验证了该方法在交通标志识别的准确率和鲁棒性方面的优越性。
论文的其余部分组织如下：第二部分介绍了相关研究和现状，第三部分详细描述了本文方法的框架和算法原理，第四部分是对该方法实验结果进行的定量和定性分析。最后，第五部分总结了本文的主要结果和未来的研究方向。
相关研究和现状
在已有的交通标志识别研究中，目前的方法主要包括传统机器学习算法和深度学习算法。
对于传统机器学习算法，一些经典的算法如支持向量机、最近邻分类等已经被用于交通标志的识别。Wang等人提出了一种交通标志识别方法，采用方向梯度直方图作为特征，使用最近邻分类器进行识别。Ghasedi等人利用LBP特征提取算子对交通标志进行特征提取，并利用随机森林分类器进行识别。但是这些方法主要依赖于人工设计的特征提取器，提取的特征不够鲁棒性，对于复杂的交通标志无法很好地识别。
随着深度学习的发展，卷积神经网络成为了图像识别领域最优秀的算法之一。在交通标志识别任务上，Guo等人提出了一种基于深度学习的交通标志识别方法，采用卷积神经网络和全连接神经网络进行特征提取和分类，实