摘要
本发明公开了一种交通标志图像识别模型构建及识别方法,涉及交通标志图像识别技术领域,本发明,多尺度卷积单元与稀疏自注意力单元交替排列,协同提取局部纹理和全局语义信息,在标志与背景高度融合时仍能突出关键特征;检测头通过扩展特征金字塔和专门设计的小目标检测层,实现了对细小目标的精细定位;迁移学习技术则利用预训练权重保证底层特征稳定,同时对高层进行微调,辅以动态学习率和Focal‑EIoU损失函数,显著降低了因复杂光影及反光干扰引起的误检与漏检。
技术关键词
混合网络结构
识别方法
输出特征
迁移学习技术
大规模图像数据
注意力
交通标志识别
特征金字塔网络
多尺度特征提取
交通标志图像识别
焦点
检测头
机制
模块
系统为您推荐了相关专利信息
图像特征信息
植物病虫害
序列化特征
特征提取模块
注意力机制
场景文本识别方法
交叉注意力机制
多模态交互
前馈神经网络
字符
序列推荐方法
注意力机制
中文命名实体识别方法
随机噪声
噪声样本
钢印字符
识别方法
笔画特征
多尺度特征提取
依赖特征
图像
时间序列分析技术
特征提取网络
识别模型训练方法
识别方法