[发明专利]一种交通标志识别方法、装置和设备有效
| 申请号： | 201910764738.8 | 申请日： | 2019-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN110458136B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 刘怡俊;李逸聪;叶武剑;刘文杰;张子文 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/58 | 分类号： | G06V20/58;G06V10/77;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 黄忠;沈闯 |
| 地址： | 510060 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种交通标志识别方法、装置和设备，其中方法包括：获取待识别交通标志图像；将待识别交通标志图像输入到训练好的深度信念网络模型中进行特征提取，得到待识别交通标志图像对应的第一特征向量；将第一特征向量转换成第一脉冲序列；将第一脉冲序列输入到训练好的脉冲神经网络中，获取训练好的脉冲神经网络输出的识别结果。本申请采用深度信念网络模型与脉冲神经网络相结合的方式进行交通标志识别，不需要进行人工特征提取，大大减少了人工干预，提高了识别速度，通过充分利用深度信念网络模型和脉冲神经网络的优点，提高了识别结果，解决了现有的交通标志识别准确度低、速度慢的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 交通标志 识别 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
1.一种交通标志识别方法，其特征在于，包括：/n获取待识别交通标志图像；/n将所述待识别交通标志图像输入到训练好的深度信念网络模型中进行特征提取，得到所述待识别交通标志图像对应的第一特征向量；/n将所述第一特征向量转换成第一脉冲序列；/n将所述第一脉冲序列输入到训练好的脉冲神经网络中，获取所述训练好的脉冲神经网络输出的识别结果。/n
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