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摘要：对道路标志的准确检测和解码起着自动驾驶汽车系统的至关重要作用，从而影响道路安全和法规合规性。这项工作提出了一个基于卷积神经网络（CNN）的非常健壮的路标识别系统。它已在包含43种不同类别的路标类别的数据集上进行了培训。自动驾驶应用程序将使用该系统以更高的准确性来可靠的标志分类。cnn使用顺序的层结构，并通过重叠两个5×5卷积层，具有3×3卷积层，并带有Maxpool和辍学层以减少过度拟合。设计优雅的图形用户界面使用户可以上传路标的图片，以进行实时分类。该系统包括用11种印度语言检测到的符号的多语言翻译，并实时使用音频描述。所采用的数据增强技术包括旋转，缩放和翻转 - 模型中鲁棒性的完美定义，这将无缝地适合自动驾驶汽车。
具有多...
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