应用深层卷积神经网络的交通标志识别

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1、应用深层卷积神经网络的交通标志识别-电气论文应用深层卷积神经网络的交通标志识别黄琳，张尤赛（江苏科技大学电子信息学院，江苏镇江212003）摘要：在实际交通环境中，由于运动模糊、背景干扰、天气条件以及拍摄视角等因素，所采集的交通标志的图像质量往往不高，这就对交通标志自动识别的准确性、鲁棒性和实时性提出了很高的要求。针对这一情况，提出一种基于深层卷积神经网络的交通标志识别方法。该方法采用深层卷积神经网络的有监督学习模型，直接将采集的交通标志图像经二值化后作为输入，通过卷积和池采样的多层处理，来模拟人脑感知视觉信号的层次结构，自动地提取交通标志图像的特征，最后再利用一个全连接的网络实现

2、交通标志的识别。实验结果表明，该方法利用卷积神经网络的深度学习能力，自动地提取交通标志的特征，避免了传统的人工特征提取，有效地提高了交通标志识别的效率，具有良好的泛化能力和适应范围。关键词：交通标志；识别；卷积神经网络；深度学习中图分类号：TN911.73?34；TP391.41文献标识码：A文章编号：1004?373X（2015）13?0101?06收稿日期：2015?01?09基金项目：国家自然科学基金面上项目（61371114）0引言随着智能汽车的发展，道路交通标志的自动识别[1?3]作为智能汽车的基本技术之一，受到人们的高度关注。道路交通标志识别主要包括两个基本环节：首先是

3、交通标志的检测，包括交通标志的定位、提取及必要的预处理；其次是交通标志的识别，包括交通标志的特征提取和分类。如今，交通标志的识别方法大多数都采用人工智能技术，主要有下述两类形式[4]。一种是采用“人工特征+机器学习”的识别方法，如基于浅层神经网络、支持向量机的特征识别等。在这种方法中，主要依靠先验知识，人工设计特征，机器学习模型仅负责特征的分类或识别，因此特征设计的好坏直接影响到整个系统性能的性能，而要发现一个好的特征，则依赖于研究人员对待解决的问题的深入理解。另一种形式是近几年发展起来的深度学习模型[5]，如基于限制波尔兹曼机和基于自编码器的深度学习模型以及卷积神经网络等。在这种

4、方法中，无需构造任何的人工特征，而是直接将图像的像素作为输入，通过构建含有多个隐层的机器学习模型，模拟人脑认知的多层结构，逐层地进行信息特征抽取，最终形成更具推广性和表达力的特征，从而提升识别的准确性。卷积神经网络作为深度学习模型之一，是一种多层的监督学习神经网络，它利用一系列的卷积层、池化层以及一个全连接输出层构建一个多层的网络，来模仿人脑感知视觉信号的逐层处理机制，以实现视觉特征信号的自动提取与识别。本文将深层卷积神经网络应用于道路交通标志的识别，通过构建一个由二维卷积和池化处理交替组成的6层网络来逐层地提取交通标志图像的特征，所形成的特征矢量由一个全连接输出层来实现特征的分类

5、和识别。实验中将加入高斯噪声、经过位移、缩放和旋转处理的交通标志图像以及实际道路采集交通标志图像分别构成训练集和测试集，实验结果表明，本文所采用的方法具有良好的识别率和鲁棒性。1卷积神经网络的基本结构及原理1.1深度学习神经科学研究表明，哺乳动物大脑皮层对信号的处理没有一个显示的过程[5]，而是通过信号在大脑皮层复杂的层次结构中的递进传播，逐层地对信号进行提取和表述，最终达到感知世界的目的。这些研究成果促进了深度学习这一新兴研究领域的迅速发展。深度学习[4，6?7]的目的就是试图模仿人脑感知视觉信号的机制，通过构建含有多个隐层的多层网络来逐层地对信号特征进行新的提取和空间变换，以自

6、动学习到更加有效的特征表述，最终实现视觉功能。目前深度学习已成功地应用到语音识别、图像识别和语言处理等领域。在不同学习框架下构建的深度学习结构是不同的，如卷积神经网络就是一种深度的监督学习下的机器学习模型。1.2卷积神经网络的基本结构及原理卷积神经网络受视觉系统的结构启发而产生，第一个卷积神经网络计算模型是在Fukushima的神经认知机中提出的[8]，基于神经元之间的局部连接和分层组织图像转换，将有相同参数的神经元应用于前一层神经网络的不同位置，得到一种平移不变神经网络结构形式。后来，LeCun等人在该思想的基础上，用误差梯度设计并训练卷积神经网络[9?10]，在一些模式识别任务

7、上得到优越的性能。卷积神经网络本质上是一种有监督的深度学习算法，无需事先知道输入与输出之间精确的数学表达式，只要用已知的模式对卷积神经网络加以训练，就可以学习到输入与输出之间的一种多层的非线性关系，这是非深度学习算法不能做到的。卷积神经网络的基本结构是由一系列的卷积和池化层以及一个全连接的输出层组成，可以采用梯度下降法极小化误差函数对网络中的权值和阈值参数逐层反向调节，以得到网络权值和阈值的最优解，并可以通过增加迭代次数来提高网络训练的精度。1.2.1前向传播在卷积神