Advances in Computer and Autonomous Intelligence Research

论文设计了一种基于卷积神经网络的交通标志识别系统。该系统使用了深度学习中的卷积神经网络实现交通标志图像识别,能够对交通标志进行精确识别,并且提供了用户交互界面。本文的研究重点在于交通标志识别算法的实现及优化和系统精确度的提高。首先,对数据集里的样本数据进行数据处理,包括去雾处理、归一化、数据增强等,以确保识别结果没有偏向性。其次,构建一个基于卷积神经网络的交通标志识别模型,该模型采用VGG网络,可以自动提取交通标志的特征,在数据集上进行大量训练,以确保模型的准确性和泛化能力,并保存训练模型。然后,基于PyQt5设计了GUI界面,使用户可以直观的看到识别的结果,提高了用户的交互性。最后,对系统的性能进行了深入分析,并讨论了可能的改进方向,以进一步优化系统的性能和准确率、实时性。实验结果表明,本文设计的交通标志识别系统具有较高的准确率和较低的损失值,证明了其在实际应用中的可行性和有效性。