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基于多縱卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的交通標志識別算法識別率較高，但識別和訓練時間較長，實用性較差。為此，構(gòu)造一種基于多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的道路交通標志識別模型。通過改進單尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中特征提取的基網(wǎng)絡將網(wǎng)絡不同層級所產(chǎn)生的特征融合為多尺度特征并提供給分類器，以提高低層特征的利用率。在 GTSRB數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，該模型準確識別率達到99.25%，與多縱卷積神網(wǎng)絡模型相比，其在保證高精度的同時，識別和訓練時間的降幅均超過90%，更適用于真實路況下交通標志的精準檢測。
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