【摘 要】
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交通标志检测系统作为自动驾驶系统和高级辅助驾驶系统的重要组成部分之一,近年来一直是计算机视觉研究的热门领域。良好的交通标志检测系统可以在车辆行驶的过程中精确并及时地对道路信息进行检测并将结果反馈给驾驶员,提醒和辅助驾驶员掌握前方道路信息,以便对禁令、警告、指示等信息提前做出驾驶反应,在一定程度上避免了交通事故的发生,缓解了驾驶员的驾驶压力,保护了车内人员的人身安全。随着交通标志检测技术的发展,仅仅
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交通标志检测系统作为自动驾驶系统和高级辅助驾驶系统的重要组成部分之一,近年来一直是计算机视觉研究的热门领域。良好的交通标志检测系统可以在车辆行驶的过程中精确并及时地对道路信息进行检测并将结果反馈给驾驶员,提醒和辅助驾驶员掌握前方道路信息,以便对禁令、警告、指示等信息提前做出驾驶反应,在一定程度上避免了交通事故的发生,缓解了驾驶员的驾驶压力,保护了车内人员的人身安全。随着交通标志检测技术的发展,仅仅做到能够在光照充足、路况简单的行车背景下进行准确检测已经不足以满足实际应用的需求。在实际驾驶过程中,不同光照强度、复杂路况、部分交通标志特征相似、小目标检测困难以及实时性难以满足要求等问题一直阻碍着交通标志检测领域的发展。针对以上问题,本文提出一种MAF-YOLO算法来实现更好的交通标志检测效果,主要工作包括以下几个方面:（1）调研并分析自动驾驶技术的广阔前景和国内外交通标志检测的研究现状,对比传统目标检测方法和基于深度学习的目标检测方法,并根据交通标志检测现存的问题提出解决方案。（2）分析比较现阶段基于深度学习的两大主流目标检测算法,阐释双阶段RCNN系列算法和单阶段YOLO系列算法的优缺点,并选取YOLOv5s算法作为本文的基础网络结构。（3）本文以YOLOv5s作为基础网络模型,根据交通标志检测中存在的问题对模型进行改进。针对交通标志检测中存在的背景干扰和特征相似问题,本文在YOLOv5s的特征金字塔模块中添加自适应注意力模块和特征增强模块,使高层特征图中的上下文信息能够更好的保留,并且加快推理速度;针对小目标检测问题,本文采用K-means++算法对先验框重新聚类,得到更加适合交通标志检测的先验框尺寸,提高模型的检测精度;针对检测过程中产生的候选框冗余问题,本文使用加权框融合的方法代替非极大值抑制的方法,从而得到更接近检测目标的预测框;针对实时性问题,本文采用轻量级网络Mobilenetv3作为主干网络替换YOLOv5s中的CSPDarknet53。通过轻量化网络结构,减少网络参数和计算消耗,从而达到可以满足实际应用的目的。（4）本文对改进的算法MAF-YOLO网络进行训练和实验对比。实验结果显示,本文所提出的算法对各种场景下的交通标志检测都有较好的识别效果,并且拥有一定的泛化能力,平均识别精度达到了95.3%,检测速率达到了60帧每秒,且改进后的算法模型大小仅为8.35M,较YOLOv5s网络减少了40%。（5）通过Flask、Java Script等技术对交通标志检测系统在网页端进行实现,展示了系统的使用效果。
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