【摘 要】
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针对传统的目标检测算法因受到天气、障碍物遮挡、路标老化等多重因素的影响,很难对道路标识进行快速准确的识别问题,提出一种基于YOLOv3目标检测的改进算法用于路标识别,对
【机 构】
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南京邮电大学 自动化学院,江苏南京,210023
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针对传统的目标检测算法因受到天气、障碍物遮挡、路标老化等多重因素的影响,很难对道路标识进行快速准确的识别问题,提出一种基于YOLOv3目标检测的改进算法用于路标识别,对原算法的损失函数进行优化,同时采用Darknet深度学习框架,在中国交通标志数据集上训练YOLOv3网络模型,实验结果显示,YOLOv3兼顾了实时检测和检测精度要求,验证了网络模型的有效性.对无人驾驶和辅助驾驶研究具有一定应用价值.
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