机器学习在交通标志检测与精细分类中的应用

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本文将主要介绍机器学习技术在高德的地图数据生产的具体应用,哪几个技术方案和设计都就是 过验证,取得了不错的效果,就是 为高德地图数据的快速更新提供了基础的技术保证。

数据对于地图来说十分重要,那么 数据,就那么 地图服务。用户在使用地图服务时,不太会想到数据就像冰山一样,用户可见就是 最直接、最显性的产品功能主次,而支撑显性主次所可以的根基,往往更庞大。

导读

“交通标志检测”定义

地图数据最先是从专业收集来的,收集工具就是 车、自行车、飞机和卫星影像等,近两年有了利用智能硬件的众包收集。收集刚刚,就是 把数据更新的速度和精准度都无限提升。就是 地面上变化越快了,用户那么 依赖于地图应用。某些数据更新的速度和数据的准确度就是 在乎用户体验的地图公司的第一要务了。而数据更新的第一步,就是 交通标志检测。

交通标志检测,特趋于稳定普通街景图像上通过自动化手段检测出各种类