基于卷积神经网络的语音辅助实时交通标志识别系统
计算机视觉与模式识别
2024-04-12 v1
摘要
交通标志在向驾驶员传递信息方面起着重要作用。因此，理解交通标志对道路安全至关重要，而无视交通标志可能导致交通事故。在过去几十年中，交通标志检测一直是一个研究热点。实时且准确的检测是鲁棒的交通标志检测系统的前提，但这仍有待实现。本研究提出了一种能够辅助驾驶员的语音辅助实时交通标志识别系统。该系统在两个子系统下运行。首先，使用训练好的卷积神经网络对交通标志进行检测和识别。在识别出特定交通标志后，利用文本转语音引擎将其作为语音信息播报给驾驶员。利用深度学习技术，针对基准数据集开发了一个高效的CNN模型，用于实时检测和识别。该系统的优势在于，即使驾驶员错过了交通标志，或者没有看到交通标志，或者无法理解该标志，系统也会检测到它并将其播报给驾驶员。这种类型的系统在自动驾驶车辆的发展中也很重要。
引用
@article{arxiv.2404.07807,
title = {Voice-Assisted Real-Time Traffic Sign Recognition System Using Convolutional Neural Network},
author = {Mayura Manawadu and Udaya Wijenayake},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.07807},
year = {2024}
}