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基于多縱卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志識(shí)別算法識(shí)別率較高，但識(shí)別和訓(xùn)練時(shí)間較長，實(shí)用性較差。為此，構(gòu)造一種基于多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路交通標(biāo)志識(shí)別模型。通過改進(jìn)單尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中特征提取的基網(wǎng)絡(luò)將網(wǎng)絡(luò)不同層級(jí)所產(chǎn)生的特征融合為多尺度特征并提供給分類器，以提高低層特征的利用率。在 GTSRB數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型準(zhǔn)確識(shí)別率達(dá)到99.25%，與多縱卷積神網(wǎng)絡(luò)模型相比，其在保證高精度的同時(shí)，識(shí)別和訓(xùn)練時(shí)間的降幅均超過90%，更適用于真實(shí)路況下交通標(biāo)志的精準(zhǔn)檢測。
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