公开(公告)号：CN105930830A

公开(公告)日：2016-09-07

申请号：CN201610330600.3

申请日：2016-05-18

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 连静 ,  李琳辉 ,  矫翔 ,  伦智梅 ,  刘爽 ,  孙延秋 ,  范悟明

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/02

CPC classification number: G06K9/00818 ,  G06K9/00785 ,  G06K9/6265 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的路面交通标志识别方法，包括以下步骤：图像采集和预处理；卷积神经网络结构的设计及训练。本发明采用V‑视差法从原始图像中获取路面区域，能够降低非路面干扰造成的影响，使得提取路面区域的精度提高。本发明采用俯视图重构路面区域，将视觉图像里由于视角的原因，呈现出的不平行的线，重构为近似的平行线，更有利于路面交通标志的识别，提高了对视角倾斜的适应能力。本发明采用卷积神经网络这一深度学习方法，能够从大量的训练样本中提取到反映数据本质的隐性特征。相比于浅层学习分类器，它具有更高的学习效率和识别精度。