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基于AM5749的交通标志智能识别系统实验设计
被引量:
4
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作者
罗钧
李志学
龚燕峰
《实验技术与管理》
CAS
北大核心
2021年第8期65-70,共6页
针对传统交通标志识别系统存在识别精度较低、识别种类少和识别实时性较低的不足,设计了一套高精度、低功耗、便携式的交通标志智能识别系统。系统硬件为以德州仪器AM5749高性能处理器为核心的嵌入式开发系统,通过结合训练选择设计的基...
针对传统交通标志识别系统存在识别精度较低、识别种类少和识别实时性较低的不足,设计了一套高精度、低功耗、便携式的交通标志智能识别系统。系统硬件为以德州仪器AM5749高性能处理器为核心的嵌入式开发系统,通过结合训练选择设计的基于深度学习的轻量级卷积神经网络所得的系统软件模型,对多达62种的交通标志图像进行分类识别,结果显示在液晶显示器上。通过该实验,学生加深了对卷积神经网络的理解,熟悉利用嵌入式平台进行深度学习算法的开发流程,提高了解决实际问题的学习和实践能力。
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关键词
交通标志
图像分类
轻量卷积神经网络
am5749
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题名
基于AM5749的交通标志智能识别系统实验设计
被引量:
4
1
作者
罗钧
李志学
龚燕峰
机构
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
出处
《实验技术与管理》
CAS
北大核心
2021年第8期65-70,共6页
基金
重庆市研究生教育教学改革研究项目“专业硕士的工程设计能力培养方法探讨”(YJG143040)。
文摘
针对传统交通标志识别系统存在识别精度较低、识别种类少和识别实时性较低的不足,设计了一套高精度、低功耗、便携式的交通标志智能识别系统。系统硬件为以德州仪器AM5749高性能处理器为核心的嵌入式开发系统,通过结合训练选择设计的基于深度学习的轻量级卷积神经网络所得的系统软件模型,对多达62种的交通标志图像进行分类识别,结果显示在液晶显示器上。通过该实验,学生加深了对卷积神经网络的理解,熟悉利用嵌入式平台进行深度学习算法的开发流程,提高了解决实际问题的学习和实践能力。
关键词
交通标志
图像分类
轻量卷积神经网络
am5749
Keywords
traffic sign
image classification
lightweight convolutional neural network
am5749
分类号
TP274-45 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于AM5749的交通标志智能识别系统实验设计
罗钧
李志学
龚燕峰
《实验技术与管理》
CAS
北大核心
2021
4
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