一种基于神经网络的道路交通标志识别方法

摘要

本发明提供一种基于神经网络的道路交通标志识别方法，通过对训练集图像进行均衡化处理获得一致性差异分布，对图像进行第一转化、第二转化、第三转化和图像增强，并对神经网络模型进行改进，降低神经网络模型参数量。通过对模型进行优化后，与传统的模型相比，参数量仅为原模型的9.23％，但是识别精度并未降低，获得较好的效果。