【摘 要】
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交通标志是传达路况信息的主要载体,在规范驾驶员行为、维持交通秩序、指引车辆安全行驶等方面均发挥着重要的作用,因此,道路交通标志检测研究有助于提高道路交通安全、推动智能交通的发展,同时也是无人驾驶、辅助驾驶的关键技术之一,具有十分重要的研究意义与广阔的应用前景。传统基于颜色、形状等浅层特征的交通标志检测算法存在精度低、鲁棒性差等问题,而基于深度学习的交通标志检测方法通过深层卷积神经网络挖掘检测目标潜
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交通标志是传达路况信息的主要载体,在规范驾驶员行为、维持交通秩序、指引车辆安全行驶等方面均发挥着重要的作用,因此,道路交通标志检测研究有助于提高道路交通安全、推动智能交通的发展,同时也是无人驾驶、辅助驾驶的关键技术之一,具有十分重要的研究意义与广阔的应用前景。传统基于颜色、形状等浅层特征的交通标志检测算法存在精度低、鲁棒性差等问题,而基于深度学习的交通标志检测方法通过深层卷积神经网络挖掘检测目标潜在的高维特征信息,并不局限于浅层特征的提取,能够有效降低外界干扰因素带来的影响、提高检测精度,因此,本文以基于深度学习的目标检测算法为中心开展交通标志检测研究,主要工作包括:1)交通标志数据集扩充基于深度学习的交通标志检测模型训练离不开训练数据集,而目前国内仅有的基于真实场景的交通标志公开数据集Tsinghua-Tencent 100K存在类别实例数不均衡现象,因此,本文通过统计筛选出实例数大于50的类别及其相应的街景图像作为基础数据,提出一种结合亮度变换、图像模糊、标志替换等多种图像变换方法的数据扩增策略,有效合理地解决了数据量少、类别实例数不均衡等问题,满足模型训练要求。2)基于深度学习的目标检测算法研究针对传统交通标志检测算法存在精度低、鲁棒性差等问题,研究基于深度学习的目标检测算法Faster R-CNN与YOLOv3在交通标志检测任务上的性能表现。首先,研究基于Faster R-CNN算法的交通标志检测,并针对该模型对于街景图上中小尺寸交通标志检测效果差、精度低等问题,借鉴FPN特征融合思想与Res Net残差网络结构进一步改进算法,提升了中小尺寸交通标志的检测精度;其次,研究基于YOLOv3算法的交通标志检测性能,并从检测精度与实时性两个方面与改进的Faster R-CNN算法进行比较分析;最后,分析结果表明改进的Faster R-CNN虽然在检测精度上优于YOLOv3,但是在检测速度上难以达到实时。3)基于深度学习的交通标志检测原型系统搭建将上述改进的Faster R-CNN及YOLOv3交通标志检测模型作为核心算法,为原型系统提供交通标志检测服务,从而构建交通标志检测原型系统,实现面向公众的数据采集及模型在线测试。
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