基于深度学习的交通标志识别算法研究

作     者：郭志涛 雷瑶 袁金丽 史龙云 GUO Zhitao;LEI Yao;YUAN Jinli;SHI Longyun

作者机构：河北工业大学电子信息工程学院 

出 版 物：《现代电子技术》 (Modern Electronics Technique)

年 卷 期：2019年第42卷第22期

页      面：164-168,173页

学科分类：08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 

基　　金：河北省科技计划项目(17275404D)~~ 

主　　题：交通标志识别 深度学习 卷积神经网络 TSR_Lenet 算法融合 实验对比 

摘      要：智能交通和自动驾驶成为当下研究的热点问题,而交通标志识别是其中必不可少的一项关键性技术,当下急需一种准确、高效的交通标志识别方法。针对以上问题,文中构建了一种基于深度学习的交通标志识别模型TSR_Lenet;同时由于基于深度学习的模型在训练过程中存在收敛速度慢、容易收敛到局部最优的问题,将Momentum加速学习的优点与RMSProp抑制训练过早结束的优势相融合,使得构建模型的过程更加快速、高效。实验结果表明,所提出的基于深度学习的交通标志识模型TSR_Lenet,具有自动学习的能力和训练模型周期短的优点,并且准确性高,鲁棒性好,具有良好的泛化能力。