[发明专利]一种基于TensorFlow结合多层CNN网络的交通灯识别方法有效
| 申请号： | 201811167453.8 | 申请日： | 2018-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN109508635B | 公开（公告）日： | 2022-01-07 |
| 发明（设计）人： | 谢金宝;刘秋阳;王吉予;于鹏;刘强;徐照亮 | 申请（专利权）人： | 海南师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市伟晨专利代理事务所(普通合伙) 23209 | 代理人： | 桑林艳 |
| 地址： | 570000 海*** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： | 一种基于TensorFlow结合多层CNN网络的交通灯识别方法属于计算机视觉与机器学习领域；准备交通信号识别公开数据集图像、标签及视频数据集；利用OpenCV对TensorFlow和交通信号识别公开数据集中的图像改变大小并输出其RGB三个通道的归一化数值；对坐标标签依据图形的变换规则进行变换并归一化处理；根据标签索引提取出含有交通灯信息的图片并使其与标签一一对应；将图片和标签送入CNN网络进行训练并保存模型；使本发明有效的解决了标注的准确度不高和识别速度慢的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 tensorflow 结合 多层 cnn 网络 交通灯 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于TensorFlow结合多层CNN网络的交通灯识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤a、准备交通信号识别公开数据集图像、标签及视频数据集；步骤b、用OpenCV对交通信号识别公开数据集中的图像改变大小并输出其RGB三个通道的归一化数值；步骤c、对坐标标签依据图形的变换规则进行变换并归一化处理；步骤d、根据标签索引提取出含有交通灯信息的图片并使其与标签一一对应；步骤e、将图片和标签送入CNN网络进行训练并保存模型。
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