【摘 要】
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交通标志的自动识别对汽车的安全行驶具有重要意义。针对现有交通标志识别算法存在识别精度低、速度慢的问题，该文提出了一种基于改进YOLOv5s的交通标志识别算法。引入MobileNetv3主干网络，将RFB模块与ECA-Net模块相结合，在不提高网络计算量的情况下，确保更大范围内聚焦有效特征；在特征融合中采用AFF模块，将注意力从同层融合扩展到跨层区域；采用Matrix NMS筛选候选框，以提升模型检
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61871206）； 陕西省科技厅自然科学基金项目（2020JM-509）；
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交通标志的自动识别对汽车的安全行驶具有重要意义。针对现有交通标志识别算法存在识别精度低、速度慢的问题，该文提出了一种基于改进YOLOv5s的交通标志识别算法。引入MobileNetv3主干网络，将RFB模块与ECA-Net模块相结合，在不提高网络计算量的情况下，确保更大范围内聚焦有效特征；在特征融合中采用AFF模块，将注意力从同层融合扩展到跨层区域；采用Matrix NMS筛选候选框，以提升模型检测速度。在中国交通标志数据集CCTSDB上的验证结果表明，该算法识别精度为96%，速度为48帧/s，在多种环境下对目标的识别能力得到增强，可以满足交通标志实时识别的需要。
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