随着智能交通的发展,快速、精确识别交通场景成为亟待解决的重要问题.目前已有许多识别方法可以提高交通场景的识别效果,但这些算法无法提取视觉概念的交通语义特征,导致识别精度低下.为此,设计了一种提取高维场景语义特征和结构信息的识别算法,以提高识别精度.为减少图像高维与低维特征表示之间的"语义鸿沟",首先构建了一个场景类的语义描述系统,然后通过最小化损失(element-wise logistic loss)函数训练多标签分类网络,获取交通场景图像的高维特征表示,最后在4个大规模场景识别数据集上进行验证,实验结果显示,新算法在识别性能上优于其他的方法.
场景识别 卷积神经网络 高维特征 低维特征