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基于YOLOv8n的交通标志检测研究 被引量：2
1
作者 宋京京 吴章福 《物联网技术》 2025年第4期21-24,28,共5页
针对传统交通标志检测算法识别精度较低、受环境因素影响较大等问题,提出一种基于YOLOv8n的交通标志检测算法。为解决卷积运算带来的参数共享问题,利用感受野注意力(RFA)机制为每个卷积核滑窗生成不同的特征权重,并通过坐标注意力(CA)... 针对传统交通标志检测算法识别精度较低、受环境因素影响较大等问题,提出一种基于YOLOv8n的交通标志检测算法。为解决卷积运算带来的参数共享问题,利用感受野注意力(RFA)机制为每个卷积核滑窗生成不同的特征权重,并通过坐标注意力(CA)获取长距离信息,以加强网络对全局与局部信息的关注度;同时引入聚焦边界框自身形状与尺度的Shape-IoU损失函数计算预测框回归损失。在GTSDB数据集上进行验证实验。实验结果表明,相较于基础模型,改进后的模型平均精确度达到了94.8%,参数量仅为3.210MB,能够满足实时检测标准,适用于复杂交通场景下的交通标志检测任务。 展开更多
关键词 YOLOv8n 交通标志 实时检测算法 Shape-IoU损失函数 RFA机制 gtsdb数据集
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交通标志检测中的数据打包
2
作者 张光建 朱婵 《智能计算机与应用》 2020年第7期220-223,共4页
不同目标检测模型的标注格式是不一样的。比较评估多种模型时,需要对标注文件进行数据打包,获得对应模型的标注数据格式。本文提出一种简便的数据打包方案,即利用通用的VOC格式作为转换桥梁,只需要少量编程,就可以转换为大部分主流检测... 不同目标检测模型的标注格式是不一样的。比较评估多种模型时,需要对标注文件进行数据打包,获得对应模型的标注数据格式。本文提出一种简便的数据打包方案,即利用通用的VOC格式作为转换桥梁,只需要少量编程,就可以转换为大部分主流检测模型的标注数据格式。首先创建对应的VOC文件夹结构;再根据图片名称遍历整个原标注文件,同时调整图片类型与尺寸,并根据调整后的图片尺寸比率转换标注框数据;获得对应的VOC格式标注文件。实验将交通标志检测数据集GTSDB的标注文件转换为YOLO格式,结果表明该数据打包方案能够获得准确的标注文件信息,方便对比目标检测模型的精度及速度等指标。 展开更多
关键词 目标检测 交通标志检测 VOC 数据打包 gtsdb YOLO
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基于相位对称性和MESR的道路交通标志检测方法研究
3
作者 浦世亮 王淑丹 +1 位作者 杨建旭 徐向华 《计算机科学与应用》 2017年第12期1206-1220,共15页
本文提出了一种基于相位对称性的交通标志检测方法,对光照条件变化、尺度变化旋转等情况下都具有较好的适应性。该方法首先根据交通标志的颜色特征,对图像进行红蓝化阈值处理,区分交通标志和环境背景;对红蓝化图像做相位对称性计算处理... 本文提出了一种基于相位对称性的交通标志检测方法,对光照条件变化、尺度变化旋转等情况下都具有较好的适应性。该方法首先根据交通标志的颜色特征,对图像进行红蓝化阈值处理,区分交通标志和环境背景;对红蓝化图像做相位对称性计算处理,增强具有对称性特征的交通标志轮廓亮度;然后,通过形态学滤波和MSER(maximally stable extremal regions)特征检测,提取图像中的交通标志ROI候选区域。通过在德国交通标志数据集上的实验测试German Traffic Sign Detection Benchmark (GTSDB),该方法对交通标志的检测率到达94%,对于光照条件变化、局部遮挡、旋转尺度变化等复杂情况具有更好的适应性。 展开更多
关键词 交通标志检测 相位对称性 MSER gtsdb
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基于HOG特征的实景交通标志检测 被引量：8
4
作者 朱信熙 张尤赛 《计算机与数字工程》 2020年第5期1217-1221,共5页
针对实景道路拍摄到的交通标志大小不一、光照不均、位置不定等问题,提出了一种基于HOG特征与级联分类器的交通标志检测方法。该方法从训练集的正负样本分别提取HOG特征,完成Adaboost级联分类器的训练;然后针对实景拍摄到的道路图像,把... 针对实景道路拍摄到的交通标志大小不一、光照不均、位置不定等问题,提出了一种基于HOG特征与级联分类器的交通标志检测方法。该方法从训练集的正负样本分别提取HOG特征,完成Adaboost级联分类器的训练;然后针对实景拍摄到的道路图像,把测试样本先进行HSV空间的转化、高斯滤波和直方图均衡等预处理,最后对测试图像进行区域HOG描述子的提取并检测出图像中可能存在的交通标志。实验表明,该方法对亮度不均、大小不一的实景图像交通标志检测具有较高的检测率,对道路环境变化有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 交通标志检测 图像预处理 gtsdb HOG特征
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基于改进YOLO模型的交通标志检测 被引量：1
5
作者 黄尚安 《科学技术创新》 2021年第18期194-196,共3页
交通标志检测是当前车辆无人驾驶、辅助驾驶领域中重要的技术问题。原YOLO模型对于交通标志这种小目标检测性能不好,研究基于改进YOLO模型的交通标志检测方法,根据CNN卷积神经网络中感受野的理论,引入“特征加深模块”,并将加强原模型... 交通标志检测是当前车辆无人驾驶、辅助驾驶领域中重要的技术问题。原YOLO模型对于交通标志这种小目标检测性能不好,研究基于改进YOLO模型的交通标志检测方法,根据CNN卷积神经网络中感受野的理论,引入“特征加深模块”,并将加强原模型对小目标检测的性能,力求在检测速度和精度上达到平衡,实验结果表明,所提方法在交通标志检测公共数据集GTSDB上获得了0.902的mAP,较好解决了原模型对交通标志检测出现性能下降的问题。 展开更多
关键词 交通标志检测 YOLO模型 特征加深模块 公共数据集gtsdb
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基于边缘增强型MSER特征的道路标志检测
6
作者 王淑丹 徐向华 《计算机时代》 2016年第6期4-7,共4页
针对自然场景下道路标志检测所面临的一些问题,提出了一种基于边缘增强型MSER特征的标志检测方法。首先采用灰度世界法对图像做光照平衡处理,并对处理后的图像进行颜色增强,区分标志和环境背景;然后基于边缘增强型MSER特征,提取标志候... 针对自然场景下道路标志检测所面临的一些问题,提出了一种基于边缘增强型MSER特征的标志检测方法。首先采用灰度世界法对图像做光照平衡处理,并对处理后的图像进行颜色增强,区分标志和环境背景;然后基于边缘增强型MSER特征,提取标志候选区域;最后对这些候选区域使用基于霍夫变换的形状分析方法进行筛选处理。通过在GTSDB数据集上的实验验证,该方法对光照条件、局部遮挡、旋转尺度变化等情况均具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 道路标志检测 边缘增强型MSER 霍夫变换 gtsdb
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基于特征金字塔网络的交通标志检测研究
7
作者 王兴莉 严国萍 《中国科技期刊数据库 工业C》 2018年第12期00331-00331,共1页
随着辅助驾驶与无人车驾驶技术的不断发展,对交通标志检测在精确性与实时性上具有了更大的挑战。传统的技术更多的采用颜色检测和形状检测等。近年来,深度学习在图像分割、目标识别和目标检测这些领域做出了突出的贡献。本文主要是应用F... 随着辅助驾驶与无人车驾驶技术的不断发展,对交通标志检测在精确性与实时性上具有了更大的挑战。传统的技术更多的采用颜色检测和形状检测等。近年来,深度学习在图像分割、目标识别和目标检测这些领域做出了突出的贡献。本文主要是应用Feature Pyramid Networks技术对德国的交通标志检测数据集GTSDB做深入研究。本文从两个不同的方面进行研究:1与经典的Faster R-CNN进行实验对比,并且将Faster R-CNN的网络结构换成ResNet50之后做对比。2将特征金字塔网络(FPN)的网络结构替换为ResNet101,来增加网络的特征表征能力。实验获得92.1% mAP和每幅图像0.13s的检测速度。 展开更多
关键词 交通标志 深度学习 Feature Pyramid Networks gtsdb ResNet101
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