基于卷积神经网络的交通标识别.docxVIP

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2025-11-18 发布于天津
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基于卷积神经网络的交通标识别.docx

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摘要

目前，交通标志识别在智能驾驶中扮演着至关重要的角色，具有重要的研究价值。但是由于光照条件、天气状况、背景干扰原因导致识别准确率不高。近些年,基于深度学习的方法在诸多目标检测算法中得到广泛使用,其中YOLO算法因其良好的识别性能而备受关注。本研究旨在采用卷积神经网络,结合YOLOv11目标识别模型,通过大量已有的交通标志真实场景图片进行训练,获得指定目标的特征,实现对交通标志的检测和定位。

本研究围绕交通标志识别展开，通过系统的数据处理、模型训练与指标计算，构建高效识别系统。在数据处理阶段，对TT100K数据集进行清洗、增强，针对交通标志尺寸多样、背景复杂的特点，