【摘 要】
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车联网是当前研究的热点之一,本文针对车联网系统中的交通标志识别技术进行研究,设计并实现了车载道路交通标志识别系统。本文的主要工作分为交通标志识别算法研究和车载道路交通标志识别系统设计与实现两部分。在交通标志识别算法研究中,通过改进YOLO v5s算法进行多目标的交通标志识别。在YOLO v5s算法的改进中,主干网络引入了Swin Transformer对道路信息图像的特征进行提取,此外,在YOLO
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车联网是当前研究的热点之一,本文针对车联网系统中的交通标志识别技术进行研究,设计并实现了车载道路交通标志识别系统。本文的主要工作分为交通标志识别算法研究和车载道路交通标志识别系统设计与实现两部分。在交通标志识别算法研究中,通过改进YOLO v5s算法进行多目标的交通标志识别。在YOLO v5s算法的改进中,主干网络引入了Swin Transformer对道路信息图像的特征进行提取,此外,在YOLO v5s的拼接层,采用加权拼接的方式对特征图进行拼接,并将加权所需的权重参数放入网络中进行训练,以期训练出最优的权重参数并进行交通标志多目标识别。在车载道路交通标志识别系统的设计与实现中,本文将系统分为车载端和云平台两部分,在车载端所使用的硬件设备是树莓派,通过在树莓派上嵌入深度学习模型,实现低算力条件下的交通标志识别任务,同时,在车载端完成的任务还包括:道路信息实时上传、车辆开关机监听等功能。在云平台对所有接入的车辆信息和车载交通标志识别模型进行管理。本文将云平台分为车辆管理、标志识别模型管理和系统管理等子模块。车辆管理除了对接入车辆的信息管理以外,还实现了车辆行驶轨迹查看和对车辆的远程控制操作,包括:系统关机、查看实时驾驶信息。标志识别模型管理模块能够对构建的交通标志识别模型进行管理,同时在本子模块中也可以完成对新的模型的可视化构建,并在系统后台进行模型训练和远程模型的更新操作。
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