复杂场景下基于复合胶囊网络的交通标志识别

摘要

针对复杂场景中交通标志被遮挡,用单一模型特征提取方法获取的图像信息不充分的问题,提出一种复合胶囊网络的交通标志识别方法.将残差网络中的多尺度思想引入胶囊网络卷积层,在主胶囊层中加入双通道池化,对动态路由算法的计算方式进行优化,提高特征提取的效果和预测值的输出概率.在GTSRB数据集上的测试结果表明,改进后的复合胶囊网络识别精度达到99.21％,相对于其它识别算法性能有所提升,验证了该模型的有效性.