42、交通标志识别与混合可再生能源系统PID调优研究

交通标志识别与混合可再生能源系统PID调优研究

1. 交通标志识别方法对比

在交通标志识别领域，不同的方法展现出了不同的识别准确率。以下是基于GTSRB数据集的不同方法的识别率对比：
| 团队 | 方法 | 准确率 (%) |
| — | — | — |
| 提出的方法 | Deep ConvNets | 99.43 |
| Stallkamp | Human performance | 99.22 |
| Sermanet (LeCunn) | Multi - scale CNN | 98.97 |
| Qian | MPPs - CNNs | 98.86 |
| Alturki | Fuzzy neural network | 98.20 |
| Belghaouti | Deep ConvNets | 98.02 |

从表格中可以看出，提出的基于Deep ConvNets的方法取得了最高的识别准确率，达到了99.43%，甚至超过了人类的识别表现（99.22%）。这表明深度神经网络在交通标志识别任务中具有很大的潜力，即使面对光照、遮挡、天气条件等数据集挑战，也能给出令人满意的结果。

2. 混合可再生能源系统概述

2.1 可再生能源发展背景

随着能源需求的不断增加，传统化石燃料难以满足需求，可再生能源逐渐成为主流。可再生能源具有碳足迹小、全球可获取性高和运行成本低等优点。自2016年巴黎气候峰会以来，全球对可再生能源研发的投资大幅增加，政府在可再生能源发展方面的支出也超过了私人投资。例如，印度政府推出了Surya Mitra计划、绿色能源走廊项目、国家