基于轻量WACNN的交通标志识别

作者：黄知超; 李栋

来源：应用激光, 2019, 39(01): 119-123.

DOI：10.14128/j.cnki.al.20193901.119

• 交通标志识别
• 卷积神经网络
• 批归一化
• 图像预处理

现有交通标志识别技术,存在高识别率高功耗或者低识别率低功耗的问题,构建了新轻量级WACNN的识别算法。首先,利用TensorFlow构建6层卷积神经网络,其中前三层为卷积池化层,四层为1×1卷积层,五层为全连接层,六层为输出层,前四层再加入批量归一化方法。其次,使用直方图均衡对交通图像预处理。最后,模型在GTSRB上进行实验,实验结果表明,所提模型不仅极大缩短了训练时间,且识别准确率也能达到了97%。

• 单位
  桂林电子科技大学