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题名一种弱光照交通标志识别方法
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作者
张娜
李志刚
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机构
华北理工大学人工智能学院
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出处
《电子器件》
CAS
北大核心
2023年第1期103-108,共6页
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基金
国家科技部重点研发专项项目(2017YFE0135700)
河北省工业智能感知重点实验室唐山市科技计划项项目(19150230E)。
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文摘
针对弱光照环境下自动驾驶感知设备获取的图像质量不佳,从而导致交通标志难以识别的问题,提出了一种针对弱光照的交通标志识别方法,即将弱光照交通标志图片经Retinex Net模型进行光照增强后,采用改进Regnet模型对光照增强的交通标志图片进行识别。实验结果表明,在弱光照交通标志数据集上,所提出的识别方法准确率可达99.67%,F1值可达100%,召回率可达100%,精确度可达100%。与经典深度学习Resnet101模型相比,四项评价指标分别提高了1.43%,1.91%,1.9%和1.48%。
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关键词
交通标志识别
Regnet
Rentinex
Net
acblock
SE
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Keywords
traffic sign recognition
regnet
RentinexNet
acblock
SE
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分类号
U463.6
[机械工程—车辆工程]
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