基于深度学习的交通标志检测算法研究.pdf

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3、誦；砖觀规與感謂證讀！乾難輸许自北方工业大学学位论文原创性声明：所呈交的学位论文本人郑重声明，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，巧己在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名；ｉ取曰期；７＾０年叶月曰学位论文使用授权书学位论文作者完全了解北方工业大学有关保留和使用学位论文的规定，。即；研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产

4、权单位属北方工业大学学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位论文被査阅和借阅，可；学校可＾公布学位论文的全部或部分内容＾＾允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文（保密的学位论文在解密后适用于本授权书。）□保密论文注释：经本人申请，学校批准，本学位论文定为保密论文，密级，：，；期限年自年月日起至年月日止，解密后适用本授权书。ｉ／非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。心１１本人签名：马＾日期：夺午＾／１＆＞曰导师签名：嘴日期：心争

5、傅）７基于深度学习的交通标志检测算法研究摘要交通标志作为重要的道路安全设施，在引导行人，规范驾驶员行为，指引车辆行驶路线等方面具有重要的作用。交通标志检测与识别算法己成为智能交通领域的研究热点。由于交通标志数据集的缺乏，现有的算法主要针对特定的某类交７大。通标志进行检测，很少有实现中国全部类交通标志检测的算法因此本文利用深度学习和图切技术设计了一种交通标志检测、自动标定、卷积网络模型训练的框架。实现交通标志数据集的自动构建，迭代生成新的卷积网络模型，得到更髙精度的交通标志检测算法。该框架先利用互联网中的

6、图片和实际拍摄的街道场景的７２６幅图片，经人工标定后进行亮度变换、高斯模糊和类别均衡处理，形成了包含了中国全部７大类交通标志及其子类的交通初始数据集。然后利用基于候选区域＋卷积特征的方法对ＶＧＧ１６，ＶＧＧ＿ＣＮＮ＿Ｍ＿１０２４和ＺＦＳ种深度卷积神经网络预训练模型进行微调训练，实现检测中国７大类交通标志的基本算法。实验分析了不同数据预处理和不同卷积网络的效果，选用ＺＦ为最后的卷积网络模型，在初始测试数据集的检测精度为９１％，在増加测试数据后，精度下降为８４％。为解决基本的检测算法在泛化性能差的问题，结合图切

7、技术对基本算法检测的交通标志进行精定位。利用目标包围框与真实包围框的交叠率ＩＭｔｉ（ｅｒｓｅｃｏｎ一ｏｖｅｒＵｎｉｏｎｌｏＵ人工标定数据和精定位的交通标志信息的精度，得到了）分析种，交通标志自动检测标定的方法。利用自动标定方法对视频进行分析，自动收集新的标志数据，构成新的标志数据集。利用新的数据集训练卷积网络，得到新的卷积网络模型，应用于交通标志检测，新的网络模型比巧始网络模型的平均检测精度提升了７．５％。在手机录制视频中出现的１０５７个交通标志中的：Ｕ）５３个，检测—一直率达到９９．６２％，验证了新

8、模型的有效性。该标志收集模型训练过程可Ｗ循环下去，直到训练的模型满足检测精度要求为止。关键词：交通标志检测，深度卷积神经网络，数据集，图像分割，标定ＩＡＴｒａｆｆｉｃｓｉｇｎ