基于混合预测模型的交通标志识别方法

作者：丁博^*; 王水凡

来源：哈尔滨理工大学学报, 2019, 24(05): 108-115.

DOI：10.15938/j.jhust.2019.05.018

• 混合预测模型
• 卷积神经网络
• 反向传播算法
• AdaBoost-SVM分类器
• 交通标志

随着高级驾驶辅助系统(advanced driver assistance systems, ADAS)和无人驾驶技术快速发展,交通标志识别方法成为一个重要的研究方向。为了辅助驾驶员实现安全驾驶,减少交通事故的发生,将AdaBoost-SVM和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)相结合,构建一个混合预测模型(mixed forecasting model, MFM),通过该模型识别交通标志。将卷积神经网络作为可训练的特征提取器,AdaBoost-SVM作为识别器。采用卷积层和下采样层构建两组隐层结构,将预处理的图像作为CNN模型的输入,利用反向传播算法(backpropagation, BP)对CNN模型进行训练直至收敛,最后将测试集的高维特征提取出来,采用AdaBoost-SVM分类器进行分类识别。实验结果表明,该MFM对交通标志具有很高的识别率和鲁棒性,且识别率和收敛时效都优于其他传统算法,对提高辅助驾驶和无人驾驶的安全性具有重要意义。

• 单位
  哈尔滨理工大学