【摘 要】
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利用目前方法识别交通禁令标志时，没有对交通禁令标志图像进行增强处理，导致方法存在图像清晰度低、识别精度低、召回率低的问题。提出基于改进YOLOv4的交通禁令标志自动识别方法，通过阈值选择策略更新混合蛙跳算法，利用Beta函数对交通禁令标志图像进行增强处理，获取图像中存在的细节信息。根据细节信息获取交通禁令标志的颜色特征，进而确定图像的感兴趣区域，在感兴趣区域中利用YOLOv4算法获取图像的特征，根
【基金项目】
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山西省高等学校科技创新项目（2020L0746）；
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利用目前方法识别交通禁令标志时，没有对交通禁令标志图像进行增强处理，导致方法存在图像清晰度低、识别精度低、召回率低的问题。提出基于改进YOLOv4的交通禁令标志自动识别方法，通过阈值选择策略更新混合蛙跳算法，利用Beta函数对交通禁令标志图像进行增强处理，获取图像中存在的细节信息。根据细节信息获取交通禁令标志的颜色特征，进而确定图像的感兴趣区域，在感兴趣区域中利用YOLOv4算法获取图像的特征，根据提取的特征完成交通禁令标志的自动识别。仿真结果表明，所提方法的图像清晰度高、识别精度高、召回率高。
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