卷积神经网络在路牌识别中的应用

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1、公路交通技术2015年10月第5期TechnologyofHighwayandTransportOct．2015No．5DOI：10．13607／j．cnki．gljt．2015．05．027卷积神经网络在路牌识别中的应用宋波，王启春(1．mtJJl省交通运输厅公路规划勘察设计研究院，成都610000；2．重庆工程职业技术学院，重庆402260)摘要：卷积神经网络是近年来广泛应用于模式识别、图像处理等领域的一种高效识别算法，其具有结构简单、训练参数少和适应性强等特点。简要介绍卷积神经网络(CNN)的发展现状和基本原理，并基于CNN设计提出一种路牌识别方法：首先，对数据进行预处理；其

2、次，建立CNN并设置训练参数，对其进行训练；最后，利用测试样本对训练结果进行验证。验证结果表明：利用该方法来识别道路限速牌可以达到较高的准确率。关键词：卷积神经网络(CNN)；路牌识别；机器学习文章编号：1009—6477(2015)05—0114—06中图分类号：U491．52文献标识码：AApplicationofConvolutionalNeuralNetworkinIdentificationofGuideboardsSONGBo，WANGQichunAbstract：TheConvolutionalNeuralNetworkisanefficientidentificat

3、ionalgorithmthathasbeenextensivelyappliedinfieldsofmodeidentificationandimageprocessing，etc．inrecentyearsandischaracterizedbysimplestructure，fewtrainingparametersandstrongadaptability，etc．ThispaperbrieflyintroducesthedevelopmentstatusandbasicprincipleoftheConvolutionalNeuralNetwork(CNN)，andbas

4、edonCNNdesignproposesaguideboardidentification’method：first，preprocessdata；second，establishCNNandsettrainingparameters；andfinallyvalidatethetrainingresultsbymeansoftestsamples．TheresultsofvalidationshowthatidentificationofspeedrestrictionboardsODroadbymeansofthismethodcanachievehigheraccuracy．

5、Keywords：ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)；guideboardidentification；machinelearning卷积神经网络是近年发展起来并引起广泛重视随后更多科研工作者对该网络进行了改进。其中，的一种计算机模式识别方法¨J。20世纪60年具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层用于局部敏的“改进认知机”_6j，其不仅综合了各种改进方法的感和方向选择的神经元时，发现该神经元独特的网优点，而且还避免了耗时的误差反向传播。络结构可以有效降低反馈神经网络的复杂性，于是目前，CNN

6、在字体识别、车牌检i贝0、人脸识别等提出了卷积神经网络(ConvolutionalNeural许多领域得到了广泛应用』。随着全球卫星导航Networks，CNN)。CNN是为识别二维形状而特殊系统的快速发展和广泛应用，车辆自动导航和无人设计的一个多层感知器，其网络结构对平移、比例缩驾驶逐渐成为一个研究和应用热点，故路牌自动快放、倾斜或者共他形式的变形具有高度不变性。现速检测就成为一个亟待解决的问题。路牌识别中，在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，运用CNN较运用其他人工神经网络具有一大优势，特别是在模式分类领域。由于CNN不需对图像进即CNN对图像只需进行少量的预处理就可

7、以训练，行复杂的前期预处理，可以直接输入原始图像，因此从而可大大提高识别速度。本文提出基于CNN的得到了更为广泛的应用。K．Fukushima于1980年路牌识别方法，并对其进行分析和研究，以期为路牌提出了神经认知机，其是CNN的第一个实现网络，识别特别是限速牌识别提供一种可行的思路。基金项目：国家自然科学基金青年肇金项目(41104011)收稿日期：2015—04—14作者简介：宋波(1986一)，男，河南省信阳市人，本科，_L程师2015年第5期宋波，等：卷积神经