基于深度学习的交通标志识别研究综述

2021-03-19安徽理工大学电气与信息工程学院

电子世界 2021年3期

安徽理工大学电气与信息工程学院张状

交通标志识别是智能交通系统的一个重要研究方向，也是未来无人驾驶发展的关键一环。特别是针对存在外部因素影响的情况下，比如光照、遮挡等，一个准确性高、鲁棒性强的交通标志识别系统急需出现，可以有效的减少交通事故的发生，保障人身安全和社会财产。本文介绍了交通标志识别技术的发展背景，交通标志相关数据集的介绍，和利用深度学习关于交通标志识别的技术研究，最后总结了交通标志识别技术的前景和发展趋势。

现如今社会经济发展蓬勃，以汽车为代表的制造业蒸蒸日上，自动驾驶、无人驾驶也逐步出现并且进入商业应用，交通标志识别对行车安全至关重要，因此必须解决交通标志的识别问题。在智能交通系统中交通标志识别系统发挥着无可替代的作用，其可以在驾驶员安全行驶中起到保障作用，减少事故发生率。交通标志识别系统主要由两个核心技术构成，分别是交通标志的检测和交通标志的识别。交通标志的检测包含获取原始图像、对原始图像做预处理和阈值分割；交通标志的识别又分为对交通标志的特征提取和标志的分类两种。交通标志识别系统首先是检测，然后是识别，两者相辅相成才能得到准确的识别效果。