標簽結合現(xiàn)實場景的交通標志分類檢測研究
所屬分類：技術論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>799 K
標簽： 交通標志 自動駕駛 數(shù)據增強
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文檔介紹：交通標志在車輛的安全行駛和自動駕駛中都有著大量的研究,。由于交通標志的種類繁多且受各種因素的影響,，交通標志的分類檢測也是一個具有挑戰(zhàn)的難題,。為此，提出了一種標簽結合現(xiàn)實道路場景的交通標志分類檢測方法,，該方法分為數(shù)據生成部分和目標檢測部分,。實驗結果表明，利用該方法生成訓練數(shù)據,，能夠有效地訓練深度卷積神經網絡,，實現(xiàn)現(xiàn)實場景交通標志的分類檢測，并且優(yōu)化的檢測模型相比文中提到的模型具有更小的體積和更快的速度,。
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