【摘 要】
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随着深度学习的快速发展,图像检测与识别技术被广泛应用于社会的各个领域,其中道路信息检测作为自动驾驶和辅助驾驶等领域的重点研究方向,对于图像检测与识别有更高的精度和速度要求,因此越来越多的研究人员选用基于深度学习的目标检测方法来进行道路信息检测。本文利用深度学习技术,以交通图像为研究对象,着重于道路信息的检测与识别,针对复杂自然环境条件下路面信息的识别效果不佳以及检测速度慢的问题,自制道路信息检测数
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随着深度学习的快速发展,图像检测与识别技术被广泛应用于社会的各个领域,其中道路信息检测作为自动驾驶和辅助驾驶等领域的重点研究方向,对于图像检测与识别有更高的精度和速度要求,因此越来越多的研究人员选用基于深度学习的目标检测方法来进行道路信息检测。本文利用深度学习技术,以交通图像为研究对象,着重于道路信息的检测与识别,针对复杂自然环境条件下路面信息的识别效果不佳以及检测速度慢的问题,自制道路信息检测数据集,采用YOLO算法为基础建立了网络模型并进行训练,实现了交通标识牌以及车辆和行人的检测。本文对YOLOv5的网络结构进行改进,增加了一个尺度的特征图增强检测效果,并改进FPN特征融合方式,采用加权拼接的方式保留低层网络特征,在提取图片特征的卷积神经网络中加入注意力机制,使网络能够关注到图像中的重点信息,提升模型检测精度。将改进后的模型与其他目标检测算法进行对比实验,结果显示,网络结构的改进大大提升了召回率,使其对小目标检测精度增加,满足对道路信息检测要求。
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