【摘 要】
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交通标志识别是无人驾驶三大模块中环境感知的研究热点之一,检测和识别交通标志可以向无人车传递道路交通信息,优化行车决策。雾霾天气下由于交通标志会被雾层所遮挡,导致在检测与识别时会出现漏检和定位不准确的情况,导致识别率和准确率较低,无法满足现实需求。因此本文提出一种改进后带颜色恢复的MSR方法 MSRCR来处理雾霾图像,同时使用参数优化后的YOLOv4模型进行交通标志检测与识别。该方法的使用使得图像处
【机 构】
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浙江万里学院,浙江 宁波 315100
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交通标志识别是无人驾驶三大模块中环境感知的研究热点之一,检测和识别交通标志可以向无人车传递道路交通信息,优化行车决策。雾霾天气下由于交通标志会被雾层所遮挡,导致在检测与识别时会出现漏检和定位不准确的情况,导致识别率和准确率较低,无法满足现实需求。因此本文提出一种改进后带颜色恢复的MSR方法 MSRCR来处理雾霾图像,同时使用参数优化后的YOLOv4模型进行交通标志检测与识别。该方法的使用使得图像处理和标志检测与识别在整体的时间处理与准确率方面得到了改善。
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