Abstract-Vi föreslår ett nytt trafiktecken detektionssystem som samtidigt uppskattar platsen och exakt gräns för trafikskyltar med hjälp av konvolutionella neurala nätverk (CNN). Att uppskatta den exakta gränsen för trafikskyltar är viktigt i navigationssystem för intelligenta fordon där trafikskyltar kan användas som 3D-landmärken för vägtrafik. Tidigare system för att upptäcka trafikskyltar, inklusive nya metoder baserade på CNN, tillhandahåller endast avgränsande rutor med trafikskyltar som utgång, och kräver därför ytterligare processer såsom konturuppskattning eller bildsegmentering för att erhålla den exakta skyltgränsen. I detta arbete, gränsuppskattningen av trafikskyltar formuleras som en 2D pose och form klass förutsägelse problem, och detta är effektivt löst genom en enda CNN. Med den förutsagda 2D-posen och formklassen för en trafikskylt i en ingångsbild, uppskattar vi den faktiska gränsen för målskylten genom att projicera gränsen för en motsvarande mallskyltbild i ingångsbildens plan. Genom att formulera gränsuppskattningsproblemet som en CNN-baserad pose och form förutsäga uppgift, vår metod är end-to-end trailingable, och mer robust mot ocklusion och små mål än andra gränsuppskattningsmetoder som bygger på konturuppskattning eller bildsegmentering. Den föreslagna metoden med arkitektonisk optimering ger en exakt gränsuppskattning av trafikskyltar som också är effektiv i beräkning, vilket visar en detekteringsramhastighet som är högre än 7 bilder per sekund på mobila plattformar med låg effekt.
Lee och Kim REF använde ett konvolutionsneuralt nätverk (CNN) för att upptäcka vägmärken.
Simultaneous Traffic Sign Detection and Boundary Estimation using Convolutional Neural Network
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}