traffic sign recognition | BriefGPT

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优化交通标志识别：定制数据增强解决类别不平衡和样本匮乏问题
通过定制化的数据增强技术以及包括合成图像生成、几何变换和基于障碍物的增强方法，该研究解决了交通标志识别中的关键挑战：类别不平衡和数据集稀缺。研究结果表明，在交通标志识别模型性能方面取得了显著改进，这对于交通标志识别系统具有重要意义。该研究不
PDFa month ago
颠覆交通标志识别：揭示视觉变换器的潜力
本研究引入了一种创新的基于深度学习技术的交通标志识别（TSR）方法，特别强调视觉变换器。实验评估结果表明，该方法在提高预测速度和准确性方面具有显著的效果，为 TSR 算法的精确可靠开发奠定了基础，受益于驾驶辅助系统和自动驾驶汽车。
PDF2 months ago
一种基于学习的自主车辆交通标志识别的数字孪生原型
本文提出了一个新颖的数字孪生原型，用于学习能力的自动驾驶车辆，其主要目标是进行交通标志识别和车道保持。数字孪生架构依赖于联合仿真，采用了功能模拟接口和 SystemC 事务级建模标准。数字孪生由四个客户端组成，即 i）在 Amesim 工具
PDF5 months ago
隐形反射：利用红外激光反射定位交通标识感知
使用无滤波图像传感器和红外激光反射的物理攻击方式，研究了对连通自动驾驶车辆的交通标志感知系统进行的攻击，在室内和移动车辆场景中分别实现了 100% 和超过 80.5% 的攻击成功率，并提出了基于红外激光反射物理特性的检测策略，能够检测 96
PDF6 months ago
基于局部视觉变换器的交通标志识别
通过结合卷积网络和 Transformer 网络的优势，本研究提出了一种新型的模型用于交通标志识别，实验证明该模型在德国和波斯交通标志数据集上超过了纯 Transformer 模型和最佳卷积网络的准确率，并且在保持快速推理速度的同时，更适合
PDF8 months ago
低质量夜晚图像中的自动招牌识别
通过应用改进的 MIRNet 模型和 Yolov4 模型，本文解决了低光、噪声和模糊条件下交通标志识别的挑战，并在 GTSRB 数据集上获得了 96.75% 的整体 [email protected]，对于广泛类别的 GTSDB 数据集达到了 100% 的 m
PDFa year ago
交通标志识别的对抗攻击：综述
本文综述了在交通标志检测和分类模型上进行数字化或现实世界攻击的现有工作，探讨了最新发展并突出了需要进一步研究的领域。
PDFa year ago
基于机器学习的信息融合增强人工智能模型的时序感知不确定性包装器对不确定性进行量化
本文提出了一种基于时间序列的不确定性封装方法，结合信息融合和交通标志识别场景，提高了模型的准确性和输入质量特征的不确定性估计质量。
PDFa year ago
深度神经网络在交通标志识别中的物理对抗攻击：可行性研究
本文研究通过不同攻击方法，包括黑盒攻击，来制造可以用于在不同环境中欺骗系统的扰动，并展示可靠的物理对抗攻击可以使用不同的方法进行执行，同时也可以降低扰动的可察觉程度。该发现强调了即使在黑盒情况下，需要通过可行的方法保护 DNN 的需求，同时
PDFa year ago
自动驾驶车辆视觉欺骗：针对交通标志识别系统的强韧物理对抗样本
本文提出了一种系统的流程来逆置真实世界物体探测器的健壮身体对抗性，通过扩展图像变换的分布，设计各种攻击向量和考虑各种不同的环境因素，生成的物理例外能够有效地欺骗 YOLO v5 基于 TSR 系统的其他最新物体探测器，并做出了基于图像预处理
PDF2 years ago
NIPSCURE-TSR: 面向交通标志识别挑战虚拟和真实环境
研究交通标志识别算法在挑战性条件下的鲁棒性，并构建了基于真实世界和模拟数据的 CURE-TSR 数据集，分析了现有解决方案在真实世界场景下的性能，并显示出挑战性条件会显著降低基线方法的性能。此外，我们还调查了数据增强的效果，并表明与真实世界
PDF7 years ago
AAAI使用深度四重网络进行共域嵌入，用于未见过的交通标志识别
该论文提出一种新颖的特征嵌入方案来实现未知类别的分类，提出一种四元组关系的域嵌入方法来解决交通标志数据集使用不同国家的数据难以泛化的问题，并通过两个实验验证该方法表现优于竞争方法。
PDF7 years ago