《表1 角钢下料数据表单：基于深度学习的雾霾天气下交通标志识别》

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《基于深度学习的雾霾天气下交通标志识别》

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笔者采用Multi-channel CNN模型对双边滤波器去除雾霾后的图像和IRCNN算法去除雾霾后的图像进行识别。此外，笔者还使用传统的机器学习算法SVM（support vector machine）[13]、深度学习算法Res Net[14]分别对双边滤波器去除雾霾后的图像和IRCNN算法去除雾霾后的图像进行试验。其中Res Net算法采用0.01的学习率，50层网络，64的bath＿size，以干净无雾霾交通标志数据为训练样本迭代3 000次得到训练模型，再对双边滤波器去雾霾后图像和IRCNN去雾霾后图像分别进行识别测试，实验结果如表1。