基于inception v3模型的道路交通标志识别研究

• 作者: 林宇 陈晓勇
• 来源期刊: 江西科学
• 关键词: 交通标志识别 Tensorflow inception-v3 迁移学习
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 849-852
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.13990/j.issn1001-3679.2018.05.026

摘要

道路标志识别是图像识别的一个重要领域.然而由于交通标志种类繁多,图像背景复杂,不同类型标志相似,同类型标志的差异甚小,道路标志识别仍存在很大挑战.传统道路标志识别分类方法主要基于颜色和形状,这些方法需要人工提取分类特征,且精度不高.基于Tensorflow平台Inception-V3模型,利用迁移学习对德国交通标志识别基准(GTSRB)进行识别,极大地提高了道路交通标志识别的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓勇	东华理工大学测绘工程学院	52	331	9.0	15.0
2	林宇	东华理工大学测绘工程学院	1	12	1.0	1.0