项目介绍

项目简介

随着人工智能的迅猛发展，以谷歌Waymo、百度Apollo为代表的无人驾驶汽车风靡全球。犹如人类拥有眼睛和大脑一样，汽车拥有了智能交通标志识别技术，可以根据摄像头采集回来的交通标志图像，自动做出辨识和决策。在未来，智能交通标志识别技术的普及将大大提高人们的出行安全。目前，智能交通标志识别主要采用深度卷积神经网络，但由于易受到图像空间多样性影响，难以满足实际应用中快速性和准确性要求。针对这个问题，本文将卷积神经网络和空间变换网络相组合，提出了一种基于深度学习的多路空间变换卷积神经网络。对不同尺寸的输入图片进行多路训练，增强了网络的泛化能力，能够很好地适应图像的空间多样性。通过用德国交通标志识别数据库GTSRB进行测试，我们设计的系统识别准确度达到了99.75%，超过了目前最高准确度99.67%。同时，将提出的算法移植到Android手机移动终端APP上，可以帮助行人和车辆安全出行。