一种基于深度学习的交通标志识别算法

孙旭升; 张林; 邢可

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一种基于深度学习的交通标志识别算法

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在无人驾驶和驾驶辅助领域,交通标志识别是非常重要的。现实道路中,许多交通标志目标较小且存在相互遮挡的问题,导致标志很难被准确检测。为了解决这一问题,文章利用深度学习网络YOLOv3模型实现对交通标志进行检测。首先,利用数据增强用不同的方式模拟现实天气条件对清华-腾讯交通标志集进行数据集增强,得到更为真实、丰富的标志数据集图像,然后利用YOLO v3模型对标志图像特征进行学习并检测其类别。将该算法应用于交通标志任务中的结果表明,在扩充后的TT100K数据集上,YOLOv3模型与其他检测网络相比在平均精度均值(mAP)、精确度(Precision)和召回率(Recall)等几个指标上均有一定提升。

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来源
《重型汽车》 |2021年第3期|P.30-32|共3页
作者
孙旭升; 张林; 邢可;
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作者单位

中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所;

中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所;

中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类交通工程与公路运输技术管理;
关键词
交通标志识别; YOLO v3算法; 目标检测; 数据集增强;

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