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基于深度属性学习的交通标志检测  
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【英文篇名】 Deep attribute learning based traffic sign detection
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 王方石; 王坚; 李兵; 王博;
【英文作者】 WANG Fang-shi; WANG Jian; LI Bing; WANG Bo; School of Software Engineering; Beijing Jiaotong University; Institute of Automation; Chinese Academy of Sciences; National Laboratory of Pattern Recognition;
【作者单位】 北京交通大学软件学院; 中国科学院自动化研究所; 中国科学院模式识别国家重点实验室;
【文献出处】 吉林大学学报(工学版) , Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition), 编辑部邮箱 2018年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 信息处理技术; 交通标志检测; 深度属性学习; 卷积神经网络;
【英文关键词】 information processing technology; traffic sign detection; deep attribute learning; convolutional neural network(CNN);
【摘要】 为了弥补交通标志底层图像到高层语义之间的鸿沟,本文引入交通标志的形状、颜色、图案内容三种视觉属性,在卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)中加入属性学习(Attribute learning)约束,同时进行交通标志属性学习和分类学习,提出了一种基于深度属性学习的交通标志检测方法。并在公开数据集Sweden traffic sign detection dataset(STSD)和German traffic sign detection dataset(GTSD)上进行的实验结果表明,该方法能够有效地提高交通标志检测的准确率和召回率。
【英文摘要】 A traffic sign detection method based on deep attribute learning was proposed.To make up the gap between raw image and high level semantics,three visual attributes,including shape,color and pattern,were introduced.Attribute learning was added to train Convolutional Neural Network(CNN), where attribute learning and classification learning were carried out simultaneously.Experimental results on datasets Sweden Traffic Sign Detection Dataset(STSD)and German Traffic Sign Detection Dataset(GTSD)show that the pro...
【基金】 国家自然科学基金项目(61370038,61472421)
【更新日期】 2018-02-26
【分类号】 TP391.41;U463.6
【正文快照】 别国家重点实验室,北京100190)0引言近年来,高级驾驶辅助系统(Advanced driverassistance systems)和无人驾驶技术发展迅速,其中,交通标志的检测和识别是其重要组成部分[1]。常见的交通标志有速度限制、减速、停止、人行横道和车道限制等。无人驾驶车辆需要通过检测交通标志以?

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