基于深度学习的交通标志检测

来源 :长江信息通信 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yejing112
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着我国的汽车保有量速增长,自动驾驶的技术开始兴起,而交通标志检测是自动驾驶当中的一个重要的构成部分。交通标志的检测往往会受到光线变化、道路天气、摄像机角度等等因素的干扰,而且交通标志的数据集通常包含大量的小对象数据,这些问题已经成为交通标志检测领域中的难题。文章使用结合Darknet53的YOLOv3网络,增加对于小型目标的检测能力,并且提升网络的整体检测速度。用本文的网络对交通标志进行检测,并与Faster R-CNN做对比实验,得出YOLOv3的准确率比Faster R-CNN高出59%,并且
其他文献
由于网络流量表现出突发和自相似等动态特性,使得网络应用很难进行准确分类,通过对网络应用类型进行分类可以对影响网络资源分布的新应用进行归类,在一定程度上规避了新应用
针对传统传输方法像素点处理结果不精准、丢包率高而导致传输效率低的问题,提出了基于关联成像算法的图像传输机理研究。根据关联成像原理,结合菲涅尔传播函数,恢复出图像原
因绝缘子串在输电线路中作用重要、发生故障频率高等特点,绝缘子串检测已成为架空输电线路巡检任务的主要内容之一。为了解决传统检修方法效率低、成本高的缺点,文章提出了一种使用关键点对绝缘子串进行检测的算法。该算法使用自主标注的绝缘子串数据集,采用预训练模型VGG19、旋转、放缩等数据增强方法、梯度更新方法优化、中间监督等策略对模型性能进行多次改进优化。实验结果表明,最终模型精度值达到59.2%,比初始模
小波分析指的是使用一种窗口函数,其时频窗口面积不变,但形状可以改变。文章详细介绍了小波变换在彩色图像中的基本用途和方法,并分析了多分辨分析的概念和意义。最后通过实验运用二维小波对彩色图像RGB三个分量分别进行处理,总结出不同强度的噪声对图片的影响。本设计采用的是MATLAB系统进行编译实现的,并以Guide界面呈现结果。
在无线通信技术和移动智能设备高速发展和广泛应用背景下,构建基于智能移动终端的电力网络与信息系统运维平台是供电企业发展过程中的时代需求,智能移动终端设备是具有良好兼
南新仓现保存了最完整的皇家粮仓建筑,是北京大运河文化的典型代表,但是缺少利用技术手段展示和体验其中所蕴含的文化内涵。而虚拟现实技术(Virtual Realty,简称VR;可以在浏
随着激光雷达,RGB-D相机等3D传感器在机器人,无人驾驶,VR领域的广泛应用,深度学习在三维点云数据的研究进几年来得到了广泛关注。其中点云识别、分割、成为学术界、工业界的热门话题之一。深度学习技术的发展在点云的语义分割领域提供了新的可能性。文章着重介绍这一主题的相关研究,主要从基于多视图,基于体素,基于树和对点的直接处理四个方面对近年来的点云语义分割方法进行了回顾与总结。
该系统设计了一种智能穿戴式脉搏检测系统,该系统使用STC89C51为主控芯片,通过红外光电传感器检测出使用者血液的光信号并经过处理转换成脉搏数据呈现给使用者,快捷方便。同
1553B总线具有传输速率高、可靠性高、实时性好等优点,在国内航空、航天等领域中均大量使用1553B总线,但实际应用中的1553B总线缺少可靠性设计指导,为了提高总线通信装置总线
战术目标瞄准组网技术(TTNT,Tactical Targeting Networks Technology)是一种网络化数据链技术,文章介绍了美军TTNT的发展历程,详细分析了和特点和技术指标,对其重点组网技术