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交通标志识别(Traffic Sign Recognition,TSR)是智能交通系统的重要研究方向之一。因道路交通的环境复杂、交通标志数据库规模大小等因素制约,在设计TSR系统可行性方案时必须考虑算法的复杂度、识别率和鲁棒性。针对这一问题,本文提出了一种不同尺度的双通路跃层卷积神经网络算法,在同一通路上交通标志的底层局部特征和高层全局的特征,与不同通路上经过局部响应归一化和池化后的特征在全连接层融合,从而丰富了交通标志分类的特征,最后将特征图输入分类器进行交通标志识别。采用德国交通标志识别标准数据集(German Traffic Sign Recognition Benchmark,GTSRB)进行训练和测试,本文算法的识别率达到97.96%,明显优于单一通路的跃层卷积网络算法和人工方法。 相似文献
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1概述
旺甫110 kv变电站安装有主变2台,单台容量分别为50 MVA和31.5 MVA,都为三绕组有载调压变压器,结线组别为Y/Y/D.电压等级为110/38.5/10.5 kV.该变电站目前为1路110 kV进线,由广西电网信都220 kV变电站110 kV母线1回电源线路供电.变电站2台主变采用并列运行方式,1回电源线路带2台主变运行.变电站的供电单线图如图1所示.
旺甫110 kV变电站主要供电线路为信都110 kV变电站至旺甫的信旺线供电,导线型号为LGJ-185,长度为68 km;信都220 kV变电站110 kV母线至信都110 kV变电站的导线型号为LGJ-240,长度为2.63 km. 相似文献
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