【摘 要】
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随着国家经济水平的不断增长,机动车已经成为国民生活中必不可少的基本交通工具之一。近年来科技水平的不断革新,机动车产业也得到了飞速的发展。因市场对机动车的需求不断扩大,机动车的产量逐年递增,机动车保有量持续增长让现有的交通体系面临了不小的压力与挑战,造成交通拥堵和交通事故频频多发。辅助驾驶和无人驾驶等领域是近年来的热门领域,它能使现有的交通问题得到一定程度的解决,它包含了许多研究方向,而交通标志检测
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随着国家经济水平的不断增长,机动车已经成为国民生活中必不可少的基本交通工具之一。近年来科技水平的不断革新,机动车产业也得到了飞速的发展。因市场对机动车的需求不断扩大,机动车的产量逐年递增,机动车保有量持续增长让现有的交通体系面临了不小的压力与挑战,造成交通拥堵和交通事故频频多发。辅助驾驶和无人驾驶等领域是近年来的热门领域,它能使现有的交通问题得到一定程度的解决,它包含了许多研究方向,而交通标志检测属于辅助驾驶和无人驾驶中信息采集的一个分支。结合当下市场环境,本文以深度学习与图像检测为基础,研究交通标志检测算法。为了满足当前市场环境对于交通标志检测算法的市场需求,本文以Faster R-CNN算法为基础对其进行研究并改进。首先介绍了Faster R-CNN的基本原理,详细阐述了算法的组成部分。将其主干网络替换为Inception Res Net v2组合网络。实验部分采用COCO数据集预先训练模型并微调参数,运用德国交通标志数据集来进行验证,与R-FCN、SSD和YOLOv2进行对比,通过准确性、速度、参数量等多个指标来评估各个算法的优点或缺点。通过实验表明,改进的Faster R-CNN的交通标志检测算法拥有较高检测精度,但检测速度很慢,YOLOv2算法在保证一定的检测精度的同时拥有极高的检测速度。根据上述对交通标志检测算法的研究,结合YOLO系列算法精度较高,速度快的优点,本文选择YOLO系列中的第四代算法,提出基于YOLOv4的交通标志检测算法。首先,将原算法的主干网络更改为Res2Net101,并对损失函数进行改进,交叉熵损失替换为了Focal Loss。实验部分,运用中国交通标志数据集,从测试集中随机选取了个别交通标志并画出PR曲线进行分析。本文设计了多个交通标志场景进行实验结果的展示,实验结果证明改进的YOLOv4算法相对原YOLOv4算法m AP提升了10.4%,并在多种场景下较好的完成了检测任务,改进算法具有较好的鲁棒性。通过分析交通标志的实际需求,设计了一款交通标志检测系统。内部嵌入了本文研究的基于改进YOLOv4的交通标志检测算法,系统包含图片预处理、图片检测和视频检测等功能。本文设计的检测系统操作便捷,为研究交通标志检测的相关学者带来了一定的科研实用价值。
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