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摘 要：文章聚焦复杂道路环境内交通标志识别精度与鲁棒性问题，制定融合多维注意力机制与动态卷积的深度学习模型。搭建空间-通道双重注意力模块，引入适应输入特征变化的动态卷积核，对小尺寸、遮挡、光照变化等不利条件下交通标志识别准确率等方面进行探索。该方法在多个公开数据集中的识别性能优于传统卷积神经网络模型，为智能交通系统的交通标志检测提供技术支持。（剩余6089字）
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基于多维注意力机制和动态卷积的道路交通标志识别研究
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