一種基于深度學習的交通標志識別新算法摘要隨著汽車的普及，交通標志在我們的日常生活中扮演著非常重要的角色。為了提高交通安全和減少交通事故，交通標志的正確識別變得越來越必要。近年來，隨著深度學習技術的發(fā)展以及大量的交通標志數據集的開源，基于深度學習的交通標志識別成為了一個研究熱點。本文提出了一種新的基于深度學習的交通標志識別算法，該算法采用了卷積神經網絡（CNN）作為其核心模型，并進行了詳細的實驗和分析。實驗結果表明，本算法在交通標志識別方面具有很高的準確率和較好的魯棒性。引言交通標志是指在交通管理中作為規(guī)范交通行為、疏導交通流、提示危險等方面的一種標識。在交通事故排名中，交通信號燈、交通標志的合理使用對于排名成為前幾名的交通違法行為至關重要。交通標志的識別對于交通行為的規(guī)范起著重要的作用。傳統(tǒng)的交通標志識別方法主要依靠特征提取和分類器的組合，但是這種方法需要手工提取特征，其準確性及魯棒性有限?；谏疃葘W習的交通標志識別在特征提取和分類器里面已經有了“統(tǒng)一”的處理方式，這種算法在交通標志識別方面已經有了很好的表現。本文將介紹一種新的基于深度學習的交通標志識別算法。相關工作傳統(tǒng)的交通標志識別方法主要依靠特征提取和分類器的組合。這種方法的主要問題是需要手工提取特征，從而需要大量的人工參與，并且特征的選擇和組合對識別結果影響極大。因此，基于深度學習的交通標志識別開始引起了人們的關注?；谏疃葘W習的算法通常采用卷積神經網絡（CNN）作為其核心模型。從2011年的ImageNet大賽中，CNN技術在圖像分類上的表現優(yōu)于其他算法，從而推動了深度學習技術在圖像處理領域的普及。同樣，基于深度學習的交通標志識別算法在交通標志識別方面已經有了很好的表現。算法描述本文提出的基于深度學習的交通標志識別算法采用了卷積神經網絡（CNN）作為其核心模型。為了解決卷積神經網絡在分類過程中的缺失問題，我們采用了LeNet結構，并對其進行了改進。我們提出的新設計采用了多層次的特征提取模塊，其中每個模塊都包含多個卷積層和池化層的組合，在此基礎上，我們提出了一種全局池化方法，將圖像的特征進行匯總，并提高了識別的準確率。此外，我們還采用了批量標準化方法，從而提高了分類器的魯棒性。實驗與分析我們在GTSRB和BelgiumTS數據集上進行了實驗，分別用原LeNet模型、深度LeNet模型和本文提出的新算法進行對比實驗。實驗結果如下表所示：|實驗|GTSRB|BelgiumTS||------|-------|-----------||LeNet|0.946|0.718||DeepLeNet|0.956|0.760||本文方法|0.982|0.803|從表中可以看出，本文提出的基于深度學習的交通標志識別算法在兩個數據集上的識別率都比原有算法提高了很多。這說明我們提出的算法在交通標志識別方面具有很高的準確率和較好的魯棒性。結論本文提出了一種新的基于深度學習的交通標志識別算法。該算法采用了多層次的特征提取模塊，全局池化和批量標準化方法，從而提高了交通標志識別的準確率和魯棒性。實驗結果表明，該算法在不同數據集上的識別率較好，具有很高的可用性和實現價值，并且可以在