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提出了一种基于NVIDIA Jetson TX2的实时交通信号灯检测算法,首先,利用车道线检测来去除原始图像中的部分背景,并在此基础上使用自适应Canny边缘检测方法提取出交通信号灯的RoI(感兴趣区域)。为解决大多数深度学习网络对小目标检测效果较差的问题,设计了一种小型但高效卷积神经网络TlNet来对交通信号灯进行分类。实验结果表明,该算法可以在NVIDIA Jetson TX2嵌入式平台上对各种路况下的交通信号灯均取得较好的处理效果,实时性达到34 fps。