《基于深度学习的交通标志识别方法及FPGA验证》范文.pdfVIP

古之立大事者，不惟有超世之才，亦必有坚忍不拔之志。——苏轼

《基于深度学习的交通标志识别方法及FPGA验证》篇一

一、引言

随着智能交通系统的快速发展，交通标志识别技术已成为自

动驾驶和智能车辆导航的关键技术之一。传统的交通标志识别方

法主要依赖于人工设计的特征提取和分类器，然而这些方法在复

杂多变的交通环境中往往难以取得理想的识别效果。近年来，深

度学习技术的崛起为交通标志识别提供了新的解决方案。本文提

出了一种基于深度学习的交通标志识别方法，并通过FPGA进行

验证，以实现高效、准确的交通标志识别。

二、交通标志识别的深度学习方法

1.数据集准备

为了训练深度学习模型，我们首先需要构建一个包含大量交

通标志图像的数据集。数据集中的图像应涵盖不同场景、光照条

件、角度和交通标志类型。此外，我们还需对图像进行预处理，

如归一化、去噪和标注等。

2.模型选择与构建

本文采用卷积神经网络（CNN）作为交通标志识别的核心模

型。CNN具有强大的特征提取能力，可以自动学习从原始图像中

提取有用的特征。我们设计了一个适用于交通标志识别的CNN

模型，包括卷积层、池化层和全连接层等。

3.模型训练与优化

古之立大事者，不惟有超世之才，亦必有坚忍不拔之志。——苏轼

我们使用梯度下降算法对模型进行训练，通过不断调整模型

参数来优化识别性能。在训练过程中，我们采用交叉验证、学习

率调整和批量归一化等技术，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

三、FPGA验证与实现

1.FPGA简介

FPGA（现场可编程门阵列）具有并行计算、可定制和可扩

展等优点，适用于实现深度学习算法的加速。我们将深度学习模

型部署到FPGA上，以实现高效、实时的交通标志识别。

2.FPGA实现流程

我们将训练好的深度学习模型转换为FPGA可执行的二进制

文件。然后，设计FPGA的硬件架构，包括数据流、计算单元和

存储单元等。在FPGA上实现交通标志识别的整个流程，包括图

像输入、特征提取、分类输出等。

3.验证与性能评估

我们使用实际交通场景中的图像对FPGA上的交通标志识别

系统进行验证。通过比较识别结果与实际交通标志的标签，评估

系统的准确率、误识率和处理速度等性能指标。此外，我们还对

FPGA上的系统进行功耗分析，以评估其在实际应用中的能效表

现。

四、实验结果与分析

1.识别准确率与误识率

实验结果表明，基于深度学习的交通标志识别方法在FPGA

上实现了较高的准确率，同时误识率较低。在多种光照条件、角

古之立大事者，不惟有超世之才，亦必有坚忍不拔之志。——苏轼

度和场景下，系统均能准确识别出交通标志，并输出相应的类别

和位置信息。

2.处理速度与功耗分析

在FPGA上实现交通标志识别系统具有较高的处理速度和较

低的功耗。由于FPGA的并行计算能力，系统可以在较短的时间

内完成图像处理和特征提取等任务。同时，由于FPGA的功耗优

化设计，系统的功耗较低，适合在实际应用中长时间运行。

五、结论与展望

本文提出了一种基于深度学习的交通标志识别方法，并通过

FPGA进行验证。实验结果表明，该方法在多种场景下均能实现

较高的准确率和较低的误识率，同时具有较高的处理速度和较低

的功耗