57、图像识别与环境温度估计的前沿技术探索

图像识别与环境温度估计的前沿技术探索

图像识别领域的发展历程与创新框架

在图像识别领域，尤其是交通标志识别方面，多年来众多研究人员做出了重要贡献。2006年，Gao等人指出，同时运用形状和颜色特征提取技术，对于不同天气条件下拍摄的图像，其识别精度会更高。2007年，Broggi等人基于神经网络分类算法提出了创新的交通标志系统，通过颜色分割和RGB颜色空间来识别交通标志的形状，提高了图像检测的准确性。2008年，Mingqiang等人对从图像中提取特征的各种技术进行了详细的比较分析，考虑了包括形状签名和变换域等多个参数。

2014年，Benco等人深入研究了灰度共生矩阵（GLCM），用于统计纹理特征提取，并进一步优化从彩色图像中提取概率矩阵以完成纹理分类。2015年，Qian等人利用深度卷积神经网络（CNN）对中国交通标志数据集进行检测和识别，该方法在检测率和识别精度方面表现出色，为后续研究提供了积极的方向。

2018年，Singh等人使用德国交通标志识别基准（GTSRB）中的50,000张图像，提出了基于神经网络的科学模型，在测试图像数据集上的准确率约为97%。2019年，Tabernik和Skočaj使用卷积神经网络（CNN）技术对200个交通标志类别进行检测，平均精度达到95%；Jain等人在基于遗传算法的技术上结合CNN模型，对中国图像数据库进行处理，实现了99.16%的准确率；Sapijaszko等人在TSRD数据集上提出三层前馈多层感知器，图像识别准确率达到96%；Wang和Guo提出了基于CNN的高效方法，遵循YOLO模型，引入归一化批次和区域提议网络来优化模型，提高了交通标志检测速度并降低了硬件计算需求。

模型设计的创新框架