| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 交通标志识别的基本流程 | 第12-13页 |
| 1.4 交通标志识别系统中的难点 | 第13-14页 |
| 1.5 已有交通标志识别算法介绍 | 第14-15页 |
| 1.6 论文研究内容及结构 | 第15-16页 |
| 1.7 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 交通标志识别算法的相关知识 | 第17-36页 |
| 2.1 卷积神经网络基础知识 | 第17-27页 |
| 2.2 卷积神经网络经典模型 | 第27-31页 |
| 2.3 空间变换网络 | 第31-32页 |
| 2.4 颜色变换层 | 第32-33页 |
| 2.5 GTSRB数据集介绍 | 第33-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 改进交通标志识别算法的设计与优化 | 第36-49页 |
| 3.1 改进的交通标志识别算法设计思路 | 第36-37页 |
| 3.2 颜色变换层设计 | 第37-38页 |
| 3.3 空间变换网络设计 | 第38-39页 |
| 3.4 针对交通标志识别问题的卷积神经网络模型设计 | 第39页 |
| 3.5 针对交通标志识别问题的卷积神经网络模型优化 | 第39-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 改进的交通标志识别算法模型实现 | 第49-57页 |
| 4.1 实现工具介绍 | 第49页 |
| 4.2 图像预处理实现 | 第49-51页 |
| 4.3 颜色变换层实现 | 第51-52页 |
| 4.4 空间变换网络实现 | 第52-54页 |
| 4.5 优化后的卷积神经网络实现 | 第54-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 改进的交通标志识别算法实验结果与分析 | 第57-69页 |
| 5.1 实验环境 | 第57页 |
| 5.2 模型训练过程分析 | 第57-59页 |
| 5.3 模型测试过程分析 | 第59-66页 |
| 5.4 本文算法与其他交通标志识别算法比较 | 第66-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 结论 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第74页 |