多任务卷积神经网络的交通标志识别

研究论文

交通标志识别已被研究。多年以来，大多数现有的工作都集中在基于符号的交通标志上。本文提出了一种新的数据驱动系统，用于识别安装在汽车上的摄像头捕获的视频序列中的交通标志的所有类别，包括基于符号的标志和基于文本的标志。该系统由三个阶段组成，感兴趣的交通标志区域（ROI）提取，ROI，细化和分类以及后处理。首先使用灰色和归一化RGB通道上的最大，稳定的极值区域提取交通标志的每帧ROI，然后通过拟议的多任务卷积神经网络对其进行细化并分配给其详细类别。包含大量数据，包括合成的交通标志和从街景视图中标记的图像。后处理最终将所有帧中的结果合并以做出识别决策。实验结果证明了该系统的有效性。

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