申请/专利权人：上海赫千电子科技有限公司

申请日：2021-06-21

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN113536943B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2021.11.09#实质审查的生效;2021.10.22#公开

摘要：本发明提供一种基于图像增强的道路交通标志识别方法，通过对训练集图像进行均衡化处理获得一致性差异分布，对图像进行第一转化、第二转化、和图像增强，并对神经网络模型进行改进，降低神经网络模型参数量。通过对模型进行优化后，与传统的模型相比，参数量仅为原模型的9.2％，但是识别精度并未有效降低，获得较好的效果，比较适用于嵌入式低配置硬件。

主权项：1.一种基于图像增强的道路交通标志识别方法，其特征在于，至少包括：从数据集中获取的图像，对每个类别图像的数量进行均衡化分布处理；对图像进行图像预处理，将预处理后的图像进行图像增强；应用神经网络模型对图像数据进行训练，获取训练后的结果；其中，图像预处理包括：将训练集中的图像进行第一转化获取转化的第一图像，第一转化函数为：M＝30％×R+59％×G+11％×B，其中，R,G,B分别表示图像的三个红色、绿色、蓝色三个通道的像素值，M为经过转化后的图像像素值；神经网络模型的具体结构至少包括：第一基础层、第二基础层、特征均衡层、最大池化层、第三基础层、第四基础层、特征均衡层、最大池化层、第五基础层、第六基础层、特征均衡层、最大池化层、第七基础层、第八基础层、最大池化层、展平层、全连接层、Softmax层，其中，最大池化层前面都设有Relu层；对图像进行第二转化，第二转化具体步骤包括：步骤S10：使用K×K固定大小的窗口，在图像像素中选取与K×K窗口相同的尺寸的像素，K为奇正整数；步骤S11，在K×K窗口相同的尺寸的像素中，求解K×K窗口的所有像素的平均值，然后将K×K窗口的像素值分别与平均值进行比较，如果像素值大于平均值，则将像素置1，反之，如果像素值小于平均值，则将像素置0；步骤S12，用K×K窗口遍历图像的所有像素并且重复步骤S11，获得最终的图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海赫千电子科技有限公司 一种基于图像增强的道路交通标志识别方法

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