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摘要
交通标识是交通基础设施的重要组成。智能交通系统中的自动驾驶车辆需要识别和理解交通标识，以确保其驾驶行为安全和遵守交通法规。目前，交通标识的识别大都采用深度神经网络方法，利用大量的训练样本对神经网络参数进行训练，获得对任务有利的特征表示，然而，海量的训练数据将带来较高的检索成本。针对以上问题，提出一种基于二值语义嵌入的大规模交通标识检索与识别方法 BETS，该方法将标签信息和成对相似性信息嵌入到二值语义空间中，同时使用深度神经网络来进行哈希学习。实验结果表明，该方法可以有效提升大规模交通标识检索与识别的精度和准确性。
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