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标签结合现实场景的交通标志分类检测研究
文献摘要：
交通标志在车辆的安全行驶和自动驾驶中都有着大量的研究.由于交通标志的种类繁多且受各种因素的影响,交通标志的分类检测也是一个具有挑战的难题.为此,提出了一种标签结合现实道路场景的交通标志分类检测方法,该方法分为数据生成部分和目标检测部分.实验结果表明,利用该方法生成训练数据,能够有效地训练深度卷积神经网络,实现现实场景交通标志的分类检测,并且优化的检测模型相比文中提到的模型具有更小的体积和更快的速度.
文献关键词：
交通标志;自动驾驶;数据增强;深度卷积神经网络;检测
中图分类号：
作者姓名：
张成;张瑞宾;王曙道
作者机构：
桂林航天工业学院汽车与交通工程学院,广西桂林541004
文献出处：
引用格式：
[1]张成;张瑞宾;王曙道-.标签结合现实场景的交通标志分类检测研究)[J].电子技术应用,2022(03):27-31,36
A类：
B类：
结合现实,现实场景,交通标志,分类检测,志在,安全行驶,自动驾驶,各种因素,道路场景,数据生成,部分和,目标检测,训练数据,深度卷积神经网络,检测模型,数据增强
AB值：
0.292643
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