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基于優化CNN結構的交通標志識別算法

大?。?/span>0.85 MB 人氣: 2017-12-06 需要積分:1

  現有算法對交通標志進行識別時,存在訓練時間短但識別率低,或識別率高但訓練時間長的問題。為此,綜合批量歸一化(BN)方法、逐層貪婪預訓練(GLP)方法,以及把分類器換成支持向量機(SVM)這三種方法對卷積神經網絡(CNN)結構進行優化,提出基于優化CNN結構的交通標志識別算法。其中:BN方法可以用來改變中間層的數據分布情況,把卷積層輸出數據歸一化為均值為0、方差為1,從而提高訓練收斂速度,減少訓練時間;GLP方法則是先訓練第一層卷積網絡,訓練完把參數保留,繼續訓練第二層,保留參數,直到把所有卷積層訓練完畢,這樣可以有效提高卷積網絡識別率;SVM分類器只專注于那些分類錯誤的樣本,對已經分類正確的樣本不再處理,從而提高了訓練速度。使用德國交通標志識別數據庫進行訓練和識別,新算法的訓練時間相對于傳統CNN訓練時間減少了20. 67 %,其識別率達到了98. 24%。所提算法通過對傳統CNN結構進行優化,極大地縮短了訓練時間,并具有較高的識別率。

基于優化CNN結構的交通標志識別算法

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