基于YOLO v3的交通标志牌检测识别

论文摘要

在无人驾驶和辅助驾驶领域,交通标志牌检测识别是重要的。针对目前基于YOLO的检测方法能够达到实时的检测效果,但在准确率方面有所降低的问题,提出了基于感兴趣区域(ROI)的交通标志牌检测方法。首先根据交通标志牌的颜色特性得到候选区域;再利用交通场景图像规则确定交通标志牌的ROI;最后在交通标志牌的ROI,基于YOLO v3实现对交通标志牌的检测识别。实验结果表明:由于本文提出的方法去除了图像中部分干扰因素,使得算法在检测精度上得到了提升,也能满足实时性的需求,并在无人驾驶车辆上进行了验证。

论文目录

• 0 引言
• 1 交通标志牌检测
• 2 实验
• 3 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 潘卫国,刘博,陈英昊,石洪丽

关键词: 目标检测,感兴趣区域,深度学习,交通标志牌

来源: 传感器与微系统 2019年11期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室,北京联合大学机器人学院,北京联合大学应用科技学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(61802019,61871039),北京市教育委员会科技计划资助项目(KM201711417005,KM201911417001)

分类号: TP391.41;TP18;U463.6

DOI: 10.13873/j.1000-9787(2019)11-0147-04

页码: 147-150

总页数: 4

文件大小: 323K

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