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卷积2342021
创新、现代应用科学与环境研究国际会议 |
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文章号 | 万六十四 | |
页数 | 8 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202123400064 | |
在线发布 | 2021年2月2日 |
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234en64(2021)
提高汽车交通标志分类学习性能
一号高级系统工程实验室ISA应用科学国立学院Ibn Tofail大学,摩洛哥Kenitra
2国家邮政电信学院(INPT-Rabat)SC系,Mohammed V大学摩洛哥拉巴特
*对应作者 :barodi.anass@uit.ac.ma https: //orcid.org/0000-0003-3022-4761
论文表示实现基于人工智能系统的研究,该系统允许以智能方式识别交通路标,并展示转移学习通用对象分类性能系统训练人可视化方面帮助或生成相同决策时,构建强高效系统这使得我们可以避免许多环境风险,无论是天气条件,如云或雨天气,引起隐蔽信号视觉,但主要目标是避免所有对实现道路安全有危险的道路风险,如车辆和乘客不遵守交通规则引起的事故。光收集路标无法解决问题, 需要智能路标分类系统改善环境安全研究建议交通标志分类系统从卷积神经网络分类模型提取视觉特征模型旨在通过最高效优化分类器为路牌图像分配类并深入分析从城市世界摄取图像所获结果后,使用混淆矩阵和分类报告,按数项标准评价效果系统所获结果与科学文献开发系统相比令人鼓舞,例如部门汽车高级驾驶辅助系统
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