一种基于深度卷积模糊系统的交通标志分类方法

本发明公开了一种基于深度卷积模糊系统的交通标志分类方法，其包括：首先通过卷积和池化操作提取图像数据的特征；然后利用独热编码，将多分类问题转换成多个二分类问题进行求解，每个二分类问题均通过DFSSR求解；最后，整合所有DFSSR系统的输出，经softmax函数处理后，得到DCFSSR系统输出。相较于其它算法，DCFSSR展现出更高的精度。与ResNet18模型相比，DCFSSR通过规则完成分类决策，不仅具备更佳的可解释性，而且在预测精度上与ResNet18相差无几，同时参数更少；故，DCFSSR在交通标识分类问题上更具优势，适宜进一步推广应用。