交通标志智能识别
随着经济的迅速发展,城市交通堵塞问题日渐严重,已然成为现代城市发展的主要问题之一.车辆在行驶过程中对周围环境状况的实时收集,可及时的向驾驶员做出指示或警告,以预防事故的发生,这是智能交通系统中安全驾驶辅助系统的一项重要工作.目前,越来越多的目标识别任务正在使用卷积神经网络(CNN)解决.卷积神经网络是一种深度前馈人工神经网络,已成功地应用于图像识别.由于识别率高,执行速度快,卷积神经网络增强了大部分计算机视觉任务,包括已有的和新提出来的.我们提出使用卷积神经网络实现交通标志识别算法,使用TensorFlow库来实现神经网络的培训,完成交通标志检测和识别的过程.
卷积神经网络、交通识别、智能交通系统
TP391;TP183;TP277
2019-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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