基于改进YOLOv3的复杂环境下交通标志检测

马露茜; 吴钦木

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基于改进YOLOv3的复杂环境下交通标志检测

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摘要

针对深度学习算法中目标检测网络模型在复杂环境下识别交通标志的难点,对YOLOv3模型迁移学习算法的基本特点展开研究,构建并划分了复杂环境下中国交通标志数据集,并通过引入特征尺度的概念进一步改进YOLOv3算法,使数据集能够更好地处理各种复杂环境带来的影响。通过对比实验,证明改进后的YOLOv3算法对复杂环境下交通标志检测的效果明显优于标准YOLOv3算法及SSD算法,获得了更高的检测精度和更短的检测时间。

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来源
《微处理机》 |2022年第1期|39-42|共4页
作者
马露茜; 吴钦木;
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作者单位

贵州大学电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
交通标志识别; 数据集; 改进YOLOv3模型;

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