一種基于深度學(xué)習(xí)的交通標(biāo)志識(shí)別算法研究

打開(kāi)文本圖片集

摘要：針對(duì)當(dāng)前在真實(shí)環(huán)境中交通標(biāo)志呈多尺度分布，且圖像背景復(fù)雜、天氣光照多變等多種因素造成識(shí)別精度低、識(shí)別速度慢等情況。提出了一種基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志識(shí)別的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。首先從公開(kāi)數(shù)據(jù)集TT100K中選取出現(xiàn)次數(shù)最多的45類交通標(biāo)志進(jìn)行識(shí)別，接著對(duì)圖像進(jìn)行mosaic等圖像增強(qiáng)及圖像處理。然后在深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的YOLOv4網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上進(jìn)行改進(jìn)，使用聚類劃分需要檢測(cè)的目標(biāo)框尺寸和CIOU對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，最后使用遷移學(xué)習(xí)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。（剩余4732字）