申请号：CN 201910474058.2
申请日期：2019.06.02
失效日期：2039.06.02
申请人：东北石油大学
价格：面议
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本发明涉及的是基于F‑RCNN的远距离交通标志检测识别方法，它包括：一.对交通标志图像样本集进行预处理；二.对F‑RCNN中的VGG‑16进行预训练；三.将交通标志训练数据集输入到VGG‑16，完成特征提取；四.构建融合特征图；五.F‑RCNN中的区域生成网络RPN根据融合特征图进行区域生成，得到交通标志的候选区域；六.所有候选区域输入到F‑RCNN中的RoI‑Pooling层，生成固定尺寸的特征向量；七.将特征向量送入极限学习机网络，输出交通标志的类别和位置；八.采用贡献自适应损失函数，训练F‑RCNN模型；九.完成实际场景的交通标志检测识别。本发明实现了远距离交通标志检测识别，识别精度高。
