基于卷积神经网络的交通标志实时检测与识别

摘要

在真实的驾驶场景中,由于光照变化、拍照角度等因素,所采集的图片质量往往不高,这就对交通标志识别的准确性提出很高要求。针对这种问题,我们提出一种基于卷积神经网络的交通标志识别方法。该方法采用两步骤方案,在检测步骤中,目标是提出图片中交通标志的边界框。在识别步骤中,是识别裁剪图像的标签。实验结果表明,我们提出的方案能够有效解决光照变化、各种天气等实际驾驶环境中的问题。