【摘 要】
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随着深度学习的快速发展,深度学习模型逐渐成为交通领域研究的主流工具。深度学习发展的同时其层数在不断增加,计算复杂度和计算量也在不断增加,导致了实时性不佳的问题;此外,弱光照环境下获取的交通标志图像质量不佳,导致了识别准确率偏低问题。针对上述两个问题,以深度学习为理论依据,对中国交通标志数据集进行识别方法研究。主要研究内容如下:首先,针对为提高交通标志识别精度使得模型层数过深,计算复杂度和计算量加大
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随着深度学习的快速发展,深度学习模型逐渐成为交通领域研究的主流工具。深度学习发展的同时其层数在不断增加,计算复杂度和计算量也在不断增加,导致了实时性不佳的问题;此外,弱光照环境下获取的交通标志图像质量不佳,导致了识别准确率偏低问题。针对上述两个问题,以深度学习为理论依据,对中国交通标志数据集进行识别方法研究。主要研究内容如下:首先,针对为提高交通标志识别精度使得模型层数过深,计算复杂度和计算量加大,导致实时性不佳的问题,提出了一种模型压缩YOLOv5交通标志识别方法,即对YOLOv5采用模型剪枝和网络量化技术来压缩模型。结果显示,与YOLOv5模型相比,模型压缩YOLOv5体积减少了87.4%,参数量减少了88.2%,在GPU和CPU上推理速度分别提升了74%和75%,提高了交通标志识别的实时性。其次,针对实时性不佳的问题,从轻量化角度提出了一种轻量型YOLOv5交通标志识别方法,即引入Stem模块和Shufflenetv2的基础单元网络来替换YOLOv5的主干网络。实验结果显示,与YOLOv5模型相比,轻量型YOLOv5模型在保持识别准确率为95.9%的同时,参数量减少了95.4%,实际内存空间减少了93.9%,在GPU和CPU上推理速度分别提升了79.7%和75%,更进一步地提高了交通标志识别的实时性。最后,针对风霜雨雪或傍晚等弱光照环境下,自动驾驶环境感知设备获取的图像质量不佳,从而导致交通标志难以识别的问题,提出一种弱光照交通标志识别方法,即将弱光照交通标志图片经RetinexNet模型进行光照增强后,改进了Regnet模型对光照增强的交通标志图片进行识别。实验结果表明,与经典深度学习模型相比,弱光照交通标志识别方法准确率可达99.67%性能更优,对弱光照环境下的交通标志识别有一定的实际应用价值。图33幅;表8个;参43篇。
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