本论文探讨并实现了基于深度学习技术的智能车辆交通标志识别系统。通过优化模型和算法，该系统能够高效准确地识别各类交通标志，提升驾驶安全性和道路通行效率。
本段落主要探讨了如何利用深度学习技术设计并实现一种能够准确识别交通标志的小型智能车。随着汽车智能化的发展趋势，自动驾驶已成为现代汽车产业的重要方向之一。然而，在自动行驶过程中，传统的智能车辆面临着对交通标志检测不精确、响应延迟等问题，这些问题严重限制了其安全性和可靠性。
为此，作者提出了一种基于深度学习的交通标志检测算法，并将其应用于小型自主驾驶车辆上以提升其导航与避障能力。在图像识别领域中表现出色的卷积神经网络（ConvNets）被用于处理交通标志分类任务。通过训练深度模型，智能车能够有效识别多种类型的交通指示牌，包括停车、限速和禁止通行等类型。
经过仿真测试验证，该算法实现了98.82%的高准确率，在实际应用中显著提高了交通标识物的辨识效率。硬件方面，则采用树莓派作为主控单元处理图像数据并执行相关算法；STM32则用作控制端根据识别结果精确操控车辆移动或转向。
在模拟测试环境中，智能车能够依据十字路口处显示的不同类型交通标志规划行驶路线，并成功实现主动避障和自动前行功能，在复杂路况下显著增强了自主驾驶能力。此外，文中还详述了该系统的架构组成及工作流程：通过树莓派的摄像头采集图像信息并实时处理；经过卷积神经网络进行特征提取与分类后传递给STM32接收指令转化为具体行动信号以控制车辆动作。
综上所述，这项研究将深度学习前沿理论和小型智能车实际应用相结合，为未来智能交通系统的构建提供了新的解决方案。基于深度学习技术的交通标志识别方法有望在未来的自动驾驶领域发挥关键作用，提高道路安全性和驾驶效率；同时展示了嵌入式系统于智能硬件开发中的巨大潜力。
5星
