面向交通标识的二值语义嵌入学习方法
TP391; 交通标识是交通基础设施的重要组成.智能交通系统中的自动驾驶车辆需要识别和理解交通标识,以确保其驾驶行为安全和遵守交通法规.目前,交通标识的识别大都采用深度神经网络方法,利用大量的训练样本对神经网络参数进行训练,获得对任务有利的特征表示,然而,海量的训练数据将带来较高的检索成本.针对以上问题,提出一种基于二值语义嵌入的大规模交通标识检索与识别方法BETS,该方法将标签信息和成对相似性信息嵌入到二值语义空间中,同时使用深度神经网络来进行哈希学习.实验结果表明,该方法可以有效提升大规模交通标识检索与识别的精度和准确性....
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Published in | 计算机工程与应用 Vol. 59; no. 13; pp. 205 - 210 |
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Main Authors | , , , , |
Format | Journal Article |
Language | Chinese |
Published |
山东科技大学 电气与自动化工程学院,山东 青岛 266590%山东科技大学 电气与自动化工程学院,山东 青岛 266590%山东建筑大学 交通工程学院,济南 250101%山东建筑大学 计算机科学与技术学院,济南 250101
01.07.2023
山东建筑大学 计算机科学与技术学院,济南 250101 |
Subjects | |
Online Access | Get full text |
ISSN | 1002-8331 |
DOI | 10.3778/j.issn.1002-8331.2203-0276 |
Cover
Abstract | TP391; 交通标识是交通基础设施的重要组成.智能交通系统中的自动驾驶车辆需要识别和理解交通标识,以确保其驾驶行为安全和遵守交通法规.目前,交通标识的识别大都采用深度神经网络方法,利用大量的训练样本对神经网络参数进行训练,获得对任务有利的特征表示,然而,海量的训练数据将带来较高的检索成本.针对以上问题,提出一种基于二值语义嵌入的大规模交通标识检索与识别方法BETS,该方法将标签信息和成对相似性信息嵌入到二值语义空间中,同时使用深度神经网络来进行哈希学习.实验结果表明,该方法可以有效提升大规模交通标识检索与识别的精度和准确性. |
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AbstractList | TP391; 交通标识是交通基础设施的重要组成.智能交通系统中的自动驾驶车辆需要识别和理解交通标识,以确保其驾驶行为安全和遵守交通法规.目前,交通标识的识别大都采用深度神经网络方法,利用大量的训练样本对神经网络参数进行训练,获得对任务有利的特征表示,然而,海量的训练数据将带来较高的检索成本.针对以上问题,提出一种基于二值语义嵌入的大规模交通标识检索与识别方法BETS,该方法将标签信息和成对相似性信息嵌入到二值语义空间中,同时使用深度神经网络来进行哈希学习.实验结果表明,该方法可以有效提升大规模交通标识检索与识别的精度和准确性. |
Author | 刘兴波 聂秀山 王少华 刘法胜 时柏营 |
AuthorAffiliation | 山东建筑大学 计算机科学与技术学院,济南 250101;山东科技大学 电气与自动化工程学院,山东 青岛 266590%山东科技大学 电气与自动化工程学院,山东 青岛 266590%山东建筑大学 交通工程学院,济南 250101%山东建筑大学 计算机科学与技术学院,济南 250101 |
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