【摘 要】
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针对为提高交通标志识别精度使得神经网络层数过深，从而导致实时性不佳的问题，提出了一种轻量型YOLOv5交通标志识别方法，首先采用遗传学习算法和k-means聚类确定适合交通标志识别的锚框，然后引入Stem模块和ShufflenetV2的基础单元网络来替换YOLOv5的主干网络。相比于YOLOv5模型，在中国交通标志检测数据集上，轻量型YOLOv5模型在保持识别精度为95.9%的同时，参数量减少了9
【基金项目】
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国家科技部重点研发专项（2017YFE0135700）； 河北省工业智能感知重点实验室； 唐山市科技计划项目（19150230E）；
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针对为提高交通标志识别精度使得神经网络层数过深，从而导致实时性不佳的问题，提出了一种轻量型YOLOv5交通标志识别方法，首先采用遗传学习算法和k-means聚类确定适合交通标志识别的锚框，然后引入Stem模块和ShufflenetV2的基础单元网络来替换YOLOv5的主干网络。相比于YOLOv5模型，在中国交通标志检测数据集上，轻量型YOLOv5模型在保持识别精度为95.9%的同时，参数量减少了95.4%，实际内存空间减少了93.9%，在GPU和CPU上运行的速度分别提升了79.7%和75%，极大地提高了交通标志识别的实时性，更适合无人驾驶环境感知系统的部署。
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