基于前视距离的路侧交通标志设置方法研究

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用于高速公路的断裂式解体消能交通标志研究,高世君,沈艳松,高速公路上的交通标志设计刚度较大,车辆与之发生碰撞时危险性较高,而国外的解体消能技术不能简便地应用到国内高速公路上。因此

为了实现在复杂环境下具有较高准确率的交通标志识别以及在小样本情况下也能良好工作的识别网络，提出一种基于卷积神经网络和多类SVM的交通标志识别模型。此模型不需人工设计特征提取算法，且在小样本训练集上也能

选取了自然场景中的交通标志为研究对象，采集了大量实景图像作为训练样本和测试样本，采用一种新型的深度学习~JMPCNN(Max—poolingConvolutionalNeuralNet、vorks)进

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