本文提出一种基于卷积神经网络的交通灯识别方法,解决传统交通灯识别算法在复杂交通场景中存在稳定性差、准确率低等问题.本方法采用深层神经网络模型作为分类器,将数据集中的彩色图像经预处理后作为卷积神经网络的输入,自动提取特征,最后通过多模式预测算法得出识别结果.通过多组实验,证明了本文方法的有效性及实用性.
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