Voice-Assisted Real-Time Traffic Sign Recognition System Using Convolutional Neural Network

交通标志对于向驾驶员传达信息至关重要。因此，理解交通标志对于道路安全至关重要，忽视可能导致道路事故。交通标志检测是过去几十年来的研究重点。实时和准确的检测是实现强大的交通标志检测系统的前提，但这还未实现。本研究提出了一种语音辅助实时交通标志识别系统，能够帮助驾驶员。该系统由两个子系统组成。首先，使用经过训练的卷积神经网络（CNN）进行交通标志的检测和识别。在识别特定交通标志后，使用文本转语音引擎向驾驶员播报语音信息。使用深度学习技术开发了一个高效的CNN模型，用于基准数据集的实时检测和识别。该系统的优点是，即使驾驶员错过了交通标志，或者没有看交通标志，或者无法理解标志，系统也会检测到并向驾驶员播报。这种类型的系统在自动驾驶车辆的开发中也很重要。

本文旨在解决交通标志检测和识别的问题，设计一个实时的语音辅助交通标志识别系统，提高驾驶员的安全性和方便性。

本文提出了一个基于卷积神经网络的交通标志检测和识别模型，并结合文本转语音引擎实现了实时语音提醒功能，即使驾驶员未能注意到交通标志，也能及时提醒。

本文使用深度学习技术设计了一个高效的卷积神经网络模型，实现了实时的交通标志检测和识别，并通过语音提醒功能辅助驾驶员。实验使用了基准数据集，但未提及是否开源代码。这个系统也有助于自动驾驶汽车的发展。

近年来，交通标志检测和识别一直是研究的热点。相关研究包括：1. Traffic sign recognition with color image processing and convolutional neural network. 2. A review of traffic sign detection systems. 3. Real-time traffic sign recognition using a hybrid feature extraction technique.