【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉与智能交通基数领域。
技术介绍
1、交通标志识别对于提高智能交通系统的安全性和效率至关重要。然而，交通标志识别在实际应用中面临诸多挑战，在不同的光照和环境条件下可交通标志能呈现不同的外观，这使得识别模型在复杂场景下的鲁棒性成为一个挑战。交通标志的种类繁多，涵盖了各种形状、颜色和图案，标注准确的数据集相对有限，少量标注数据下对交通标志的有效识别和泛化是识别模型面临的又一挑战。在自动驾驶和智能交通系统中，需要设计轻量化的模型，以确保在资源受限的条件下能够高效运行，满足实时性的要求。
2、传统的交通标志识别方法包括边缘检测、颜色分割、形状分析等，在特定交通场景中表现良好，但对照明变化和图像噪声敏感，在复杂的现实世界道路情况下表现不佳。核方法在学习复杂非线性特征表示方面具有优势，在小样本情况下表现出良好的泛化性能，具有强大的函数逼近能力，可以有效地处理交通标志识别中的非线性小样本分类问题。然而，核方法在求解逆矩阵的过程中面临庞大的计算复杂度。当前在交通标志识别领域，深度学习方法在处理复杂场景和大规模数据方面取...
【技术保护点】
1.一种用于交通标志识别的深度核Transformer网络实现方法，其特征在于：其步骤是：
【技术特征摘要】
1.一种用于交通标志识别的深度核transfo...
【专利技术属性】
技术研发人员：王婷婷，孙树清，宫洵，胡云峰，陈启军，陈虹，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：
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