【摘 要】
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汽车智能化和主动安全技术的发展与更新迭代,使交通标志的检测识别方法也处在一个深入研究探索的过程中,从传统的颜色与形状检测方法发展到深度学习算法。本文以道路环境中的汽车为载体,基于Faster R-CNN和YOLOv3算法,研究交通标志检测算法的工作原理并探索改进方向。论文主要工作如下。（1）基于Faster R-CNN模型的改进,调整了主干网络VGG16,删减了网络结构中的部分卷积层和全连接层,减
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汽车智能化和主动安全技术的发展与更新迭代,使交通标志的检测识别方法也处在一个深入研究探索的过程中,从传统的颜色与形状检测方法发展到深度学习算法。本文以道路环境中的汽车为载体,基于Faster R-CNN和YOLOv3算法,研究交通标志检测算法的工作原理并探索改进方向。论文主要工作如下。（1）基于Faster R-CNN模型的改进,调整了主干网络VGG16,删减了网络结构中的部分卷积层和全连接层,减少了网络参数个数,并对其中部分参数的值进行了微调;优化了区域候选网络RPN,采用多特征融合和锚框重聚新增了一个锚框,通过多尺度和多任务的锚框,提高了对道路交通标志的检测精度;提出了改进的多任务损失函数代,提升模型对多尺度交通标志的检测精度。（2）基于YOLOv3模型的改进,首先是调整了原模型中的部分损失函数,修改了原函数中对坐标位置预测的损失值,损失函数构成中新增了一个锚框的预测值。采用K-means++算法对先验框进行重新聚类,对先验框的尺寸和数量进行了调整,在增加一个先验框的同时,缩小了先验框的平均尺寸,提升了对于大尺度目标的检测精度。调整主干网络Dark Net-53的结构,在其中加入分类模块结构,提升检测识别的准确性。（3）改进以后的Faster R-CNN模型和YOLOv3模型都是在LCTSDB数据集上进行测试,对改进前后的算法从精确率,召回率和准确率等多个方面进行对比验证,并最终通过平均精度值m AP反映模型性能。
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