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公开(公告)号：CN107609602A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710894156.2
申请日：2017-09-28
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的驾驶场景分类方法，包括以下步骤：道路环境视频图像采集；交通场景类别划分并建立交通场景识别数据库；从交通场景识别数据库中提取不同驾驶场景的样本图片，利用深度卷积神经网络对样本图片进行特征提取和多重卷积训练，将像素值光栅化，并连接成一个向量输入到传统的神经网络，得到卷积神经网络输出，实现对不同种类驾驶场景的深度学习；对搭建的卷积神经网络的网络结构进行参数优化，得到训练好的卷积神经网络分类器，对交通场景识别模型进行调整，选出最优方式作为交通场景识别模型的标准；实时采集待测交通场景图像，输入到交通场景识别模型中对道路环境场景进行识别。
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