交通标志识别是实现智能驾驶以及无人驾驶的关键技术之一,已成为智能交通领域的研究热点。深度学习具有强大的图像识别能力,因此将深度学习技术中的卷积神经网络算法应用于交通标志识别。在基本的卷积网络结构中增加了新的"压平层"与"丢弃层",提高了训练能力且节省时间。实验结果表明,能将识别率提升到95%以上,具有自动学习的能力和训练周期短的优点,并且准确性高,鲁棒性好,具有良好的泛化能力。
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