【摘 要】
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由于当前交通标示牌检测模型体积太大,检测速度太慢,无法在嵌入式设备上使用,为提高交通标示牌的检测速度,在SSD算法的基础上使用MobileNet作为主体网络进行特征提取,极大地
【机 构】
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北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51774045）
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由于当前交通标示牌检测模型体积太大,检测速度太慢,无法在嵌入式设备上使用,为提高交通标示牌的检测速度,在SSD算法的基础上使用MobileNet作为主体网络进行特征提取,极大地减小了模型的体积,降低了模型计算量和硬件消耗。模型使用反卷积和跨层连接,不仅丰富了上下文信息,而且提高了检测精度。实验结果表明,这种技术在保证检测交通标示牌检测精度的同时,大大提高了检测速度,为模型在嵌入式设备上进行实时的交通标示牌检测提供可能。
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