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自动驾驶技术和高级驾驶辅助系统设计成为近几年的研究热点,对交通标志进行实时的识别和定位在其中扮演了至关重要的角色,但目前研究大都局限于对交通标志的检测和识别,没有涉及对交通标志距离的测量。针对以上问题,提出了一种基于深度学习的交通标志检测与测距方法,该方法是基于回归的深度神经网络检测和步进式三维重建测距网络相结合,通过单阶段目标检测神经网YOLOv3完成交通标志的识别,并输出交通标志的像平面坐标,进行步进式转换处理,预测交通标志的距离。实验结果表明:检测速度达到29f/s(每秒传输帧数),距离检测平