کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4943223 | 1437617 | 2017 | 30 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Exploiting synergies of mobile mapping sensors and deep learning for traffic sign recognition systems
ترجمه فارسی عنوان
استفاده از سنسورهای نقشه برداری تلفن همراه و یادگیری عمیق برای سیستم های تشخیص نشانه های ترافیکی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
سنسورهای نقشه برداری موبایل ابر نقطه، علامت ترافیک، یادگیری عمیق، شبکه عصبی متقاطع، شبکه ترانسفورماتور فضایی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper presents an efficient two-stage traffic sign recognition system. First, 3D point cloud data is acquired by a LINX Mobile Mapper system and processed to automatically detect traffic signs based on their retro-reflective material. Then, classification is carried out over the point cloud projection on RGB images applying a Deep Neural Network which comprises convolutional and spatial transformer layers. This network is evaluated in three European traffic sign datasets. On the GTSRB, it outperforms previous state-of-the-art published works and achieves top-1 rank with an accuracy of 99.71%. Furthermore, a Spanish traffic sign recognition dataset is released.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 89, 15 December 2017, Pages 286-295
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 89, 15 December 2017, Pages 286-295
نویسندگان
Álvaro Arcos-GarcÃa, Mario Soilán, Juan A. Álvarez-GarcÃa, Belén Riveiro,