一种基于深度学习级联网络的交通信号标识检测识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习级联网络的交通信号标识检测识别方法，本方法首先对训练数据集进行预处理，进行模型训练，把训练的交通标识识别模型输出，然后把测试图片输入进行测试，把识别出的目标扣出进行进一步的分类过滤，把过滤后的信息融合返还到原图，最后输出信息文件。把准备好的训练样本进行预处理，对训练数据中标定的目标框调整，调整标定目标的名称的错误标定以及目标框在图片边界时位置调整，因为训练时处理数据是会出现错误，标定目标的名称会影响目标准确识别。输入训练数据用调整的网络进行初次训练。本发明可以对交通道路场景中的交通信号标识有很好的识别效果，可以很好的识别多尺度目标及特征极为相似的目标。