基于改进YOLOv2算法的交通标志检测

针对YOLOv2算法实际检测到的小尺寸交通标志质量不佳, 识别率低, 实时性差的问题, 提出一种基于改进YOLOv2的交通标志检测方法. 首先, 通过直方图均衡化、BM3D对图像增强以获取高质量图像; 接着, 将网络顶层卷积层输出的特征图进行精细划分, 得到高细粒度的特征图, 以检测高质量、小尺寸的交通标志; 最后, 采用归一化及优化置信度评分比例对损失函数进行改进. 在结合CCTSD (中国交通标志检测数据集)和TT100K数据集的新数据集上进行实验, 与YOLOv2网络模型相比, 经过改进后的网络识别率提高了8.7%, 同时模型的识别速度提高了15 FPS. 实验结果表明: 所提方法能够对小尺寸交通标志进行精准检测.     

融合SPP和改进FPN的YOLOv3交通标志检测

针对交通标志目标检测尺寸较小、分辨率低、特征不明显问题,提出一种改进的YOLOv3网络模型。在利用颜色增强方法对交通标志进行数据增强后,改进原网络中的FPN结构,保留原网络中52×52的大尺度预测,然后利用YOLOv3网络中第二次下采样输出的特征图建立108×108的更大尺度预测。为了解决图像尺寸和失真的问题,在检测层前使用固定分块大小为5、9、13的池化操作,再将输出的特征与原来的特征图进行融合,从而实现对不同尺寸的输入得到相同大小的输出。最后,利用K-means聚类算法对TT100K交通标志数据集进行聚类分析,重新定义网络的初始候选框,使用YOLOv3网络模型和改进的YOLOv3网络模型以及其他小目标检测算法在TT100K数据集上进行对比实验。实验结果表明,改进后的YOLOv3网络模型能更有效的检测交通标志,其检测的平均精确度在三个尺度下相对原YOLOv3网络模型分别提升8.3%、6.1%、4.3%,在FPS变化不大的情况下,召回率和准确率都有明显提升,同时,改进后的YOLOv3算法相对其他小目标检测算法具有更好的检测精度和实时性。     

一种融合注意力机制与上下文信息的交通标志检测方法

针对当前交通标志检测中存在小目标检测精度低、检测实时性不高以及目标漏检等问题,在YOLOv3基础上提出了一种融合了注意力机制与上下文信息的交通标志检测方法。首先通过改进通道注意力机制的压缩方式,对特征图通道重新进行标定;然后引入空间金字塔池化模块SPP;最后增加特征映射并拼接到原特征融合网络中的小目标部分,充分利用上下文信息增强对小目标的检测。实验结果表TT100K(Tsinghua-Tencent 100K)交通标志数据集上,与YOLOv3网络相比,在每秒传输帧数(Frame Per Second,FPS)变化不大的情况下,平均精度均值和小目标的精度均值分别提升3.03%和4.59%。实验结果证明了改进网络在小目标检测和整体检测中的有效性。     

改进YOLOv5的小目标交通标志实时检测算法

在真实场景下准确实时检测小目标交通标志对自动驾驶有重要意义,针对YOLOv5算法检测小目标交通标志精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的小目标交通标志实时检测算法。借鉴跨阶段局部网络思想,在YOLOv5的空间金字塔池化上设置新的梯度路径,强化特征提取能力;在颈部特征融合中增设深、浅卷积特征的可学习自适应权重,更好地融合深层语义和浅层细节特征,提高小目标交通标志的检测精度。为验证所提算法的优越性,在TT100K交通标志数据集上进行了实验验证。实验结果表明所提算法在小目标交通标志上的平均精度均值（mean average precision,mAP）为77.3%,比原始YOLOv5提升了5.4个百分点,同时也优于SSD、RetinaNet、YOLOX、SwinTransformer等算法的检测结果。所提算法的运行速度为46.2 frame/s,满足检测实时性的要求。     

改进YOLOv5的交通标志检测算法

交通标志检测在自动驾驶、辅助驾驶等领域是一个重要的环节,关乎到行车安全问题。针对交通标志中存在目标小、背景复杂等难点,提出一种基于改进YOLOv5的算法。提出区域上下文模块,利用多种扩张率的空洞卷积来获取不同感受野,进而获取到目标及其相邻区域的特征信息,相邻区域的信息对交通标志小目标检测起到重要补充作用,可以有效解决目标小的问题;在主干部分引入特征增强模块,进一步提高主干的特征提取能力,利用注意力机制与原C3模块结合,使网络更能聚焦小目标信息,避免复杂背景的干扰;在多尺度检测部分,将浅层特征层与深层检测层进行特征融合,可以同时兼顾浅层位置信息与深层语义信息,增加目标定位与边界回归的准确度,更有利于小目标检测。实验结果表明,改进后的算法在交通标志检测数据集TT100K上取得了87.2%的小目标检测精度、92.4%的小目标召回率以及91.8%的mAP,与原YOLOv5算法相比较,分别提升了3.5、4.1、2.6个百分点,检测速度83.3 frame/s;在CCTSDB数据集上mAP为98.0%,提升了2.0个百分点,检测速度90.9 frame/s。因此,提出的改进YOLOv5算法可以有效...     

基于改进YOLOv5的昏暗小目标交通标志识别

为了实时检测并识别路上的交通标志,针对在不良光照情况影响下小型交通标志的识别精确度较低、误检、漏检严重的问题,提出了一种基于改进YOLOv5的交通标志识别模型.首先在YOLOv5模型的浅层特征图层增加一次concat操作,将浅层的特征信息结合中间特征图层作为一个检测头,有利于小目标交通标志的识别效率.其次将坐标注意力机制添加到YOLOv5模型中,从而提高特征提取的效率.对中国交通标志数据集TT100K进行数据扩充和暗光增强的操作,最后在经过预处理的TT100K数据集上验证本文改进的模型检测效果.实验结果表明本文改进的模型对小目标及昏暗情况的交通标志识别效率有很大的提升.本文改进的YOLOv5模型与最初的YOLOv5模型均在扩充后的数据集上进行训练后的结果相比,在准确率上提升了1.5%,达到了93.4%;召回率提升了6.8%,达到了92.3%; mAP值提高了5.2%,达到了96.2%.     

基于YOLOv5的交通标志识别

交通标志识别是自动驾驶技术中的关键一部分.针对交通标志在道路场景中目标较小且识别精度较低的问题,提出一种改进的YOLOv5算法.首先在YOLOv5模型中引入全局注意力机制(GAM),提高网络捕获不同尺度交通标志特征的能力;其次将YOLOv5算法中使用的GIoU损失函数更换为更具回归特性的CIoU损失函数来优化模型,提高对交通标志的识别精度.最后在Tsinghua-Tencent 100K数据集上进行训练,实验结果表明,改进后的YOLOv5算法对交通标志识别的平均精度均值为93.00%,相比于原算法提升了5.72%,具有更好的识别性能.     

基于改进YOLOv5s的带式输送机滚筒故障检测研究

针对目前带式输送机滚筒故障检测方法检测效率低、识别准确率不高、特征提取能力较差等问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的带式输送机滚筒故障检测方法。在YOLOv5s网络模型中增加了小尺寸检测层,使尺寸较小的滚筒故障更易被检测到;在Backbone和Neck间引入卷积注意力机制（CBAM）,提高目标检测的准确率;在Neck中引入高效通道注意力机制（ECA）,增强对滚筒故障的特征提取能力。实验结果表明：(1)在满足实时检测要求的前提下,改进YOLOv5s网络模型识别平均准确率均值达94.46%,较改进前提升了1.65%。(2)改进YOLOv5s网络模型对滚筒开焊、包胶磨损和包胶脱落检测的平均准确率分别为95.29%,96.43%,91.65%,较改进前分别提高了1.56%,0.89%和2.50%。设计了基于改进YOLOv5s的带式输送机滚筒故障检测系统,并对该系统进行验证：(1)实验平台测试结果表明：基于改进YOLOv5s的带式输送机滚筒故障检测系统对滚筒开焊、包胶磨损和包胶脱落检测的平均准确率分别达95.29%,96.43%,91.65%,3种故障检测的平均准确率均值达94.46%,检测...     

基于坐标注意力的轻量级交通标志识别模型

针对交通标志识别模型检测速度与识别精度不均衡,以及受遮挡目标和小目标难以检测的问题,对YOLOv5模型进行改进,提出一种基于坐标注意力（CA）的轻量级交通标志识别模型。首先,通过在主干网络中融入CA机制,有效地捕获位置信息和通道之间的关系,从而更准确地获取感兴趣区域,避免过多的计算开销;然后,通过在特征融合网络中加入跨层连接,在不增加成本的情况下融合更多的特征信息,提高网络的特征提取能力,并改善对遮挡目标的检测效果;最后,引入改进的CIoU函数计算定位损失,以缓解检测过程中样本尺寸分布不均衡的现象,并进一步提高对小目标的识别精度。在TT100K数据集上应用所提模型时,识别精度达到了91.5%,召回率达到了86.64%,与传统的YOLOv5n模型相比分别提高了20.96%和11.62%,且帧处理速率达到了140.84 FPS。实验结果比较充分地验证了所提模型在真实场景中对交通标志检测与识别的准确性与实时性。     

一种改进的YOLOv5小目标交通标志检测方法

针对实景交通标志检测方法研究中存在小目标识别精度较低、网络模型较大等问题，将一种改进的YOLOv5网络模型用于交通标志检测中。通过削减特征金字塔深度、引入卷积注意力模块优化网络结构，保留小目标信息并增强模型特征提取能力。采用K-means聚类算法确定适用于小目标识别的初始锚框，进一步提高模型检测精度。通过TT100K数据集验证表明，与YOLOv5模型相比，上述方法平均准确率提高3.0%,小目标检测平均精度提高5.0%,且模型大小为原模型的25.1%,保证较高识别能力的同时减少了模型参数量，实验对比结果验证了该方法的有效性。     

一种轻量化中文指路标志的文本识别算法

针对中文交通指路标志中多方向、多角度的文本提取与识别困难的问题,提出了一种融合了卷积神经网络与传统机器学习方法的轻量化中文交通指路标志文本提取与识别算法。首先,对YOLOv5l目标检测网络进行轻量改进,提出了YOLOv5t网络用以提取指路标志牌中的文本区域;然后,结合投影直方图法与多项式拟合法的M-split算法,对提取到的文本区域进行字符分割;最后,使用MobileNetV3轻量化网络对文本进行识别。提出的算法在自制数据集TS-Detect上进行近景文本识别,精度达到了901%,检测速度达到了40 fps,且权重文件大小仅有24.45 MB。实验结果表明,提出的算法具有轻量化、高精度的特性,能够完成复杂拍摄条件下的实时中文指路标志文本提取与识别任务。     

基于改进注意力机制的交通标志检测算法

针对交通标志在某些场景中存在分辨率过低、被覆盖等环境因素影响导致在目标检测任务中出现漏检、误检的情况,提出一种基于改进注意力机制的交通标志检测算法。首先,针对交通标志因破损、光照等环境影响造成图像分辨率低从而导致网络提取图像特征信息有限的问题,在主干网络中添加注意力模块以增强目标区域的关键特征;其次,特征图中相邻通道间的局部特征由于感受野重叠而存在一定的相关性,用大小为k的一维卷积代替通道注意力模块中的全连接层,以达到聚合不同通道信息和减少额外参数量的作用;最后,在路径聚合网络（PANet）的中、小尺度特征层引入感受野模块来增大特征图的感受野以融合目标区域的上下文信息,从而提升网络对交通标志的检测能力。在中国交通标志检测数据集（CCTSDB）上的实验结果表明,所提出的YOLOv4（You Only Look Once v4）改进算法在引进极少的参数量与原算法检测速度相差不大的情况下,平均精确率均值（mAP）达96.88%,mAP提升了1.48%;而与轻量级网络YOLOv5s相比,在单张检测速度慢10 ms的情况下,所提算法mAP比YOLOv5s高3.40个百分点,检测速度达到40?frame/s,说明该算法完全满足目标检测实时性的要求。     

基于改进YOLOv3的实时交通标志检测算法

针对目前我国智能驾驶辅助系统识别道路交通标志检测速度慢、识别精度低等问题,提出一种基于YOLOv3的改进的道路交通标志检测算法。首先,将MobileNetv2作为基础特征提取网络引入YOLOv3以形成目标检测网络模块MN-YOLOv3,在MN-YOLOv3主干网络中引入两条Down-up连接进行特征融合,从而减少检测算法的模型参数,提高了检测模块的运行速度,增强了多尺度特征图之间的信息融合;然后,根据交通标志目标形状的特点,使用K-Means++算法产生先验框的初始聚类中心,并在边界框回归中引入距离交并比（DIOU）损失函数来将DIOU与非极大值抑制（NMS）结合;最后,将感兴趣区域（ROI）与上下文信息通过ROI Align统一尺寸后融合,从而增强目标特征表达。实验结果表明,所提算法性能更好,在长沙理工大学中国交通标志检测（CCTSDB）数据集上的平均准确率均值（mAP）可达96.20%。相较于Faster R-CNN、YOLOv3、Cascaded R-CNN检测算法,所提算法拥有具有更好的实时性和更高的检测精度,对各种环境变化具有更好的鲁棒性。     

改进YOLOv7的交通标志检测算法

自动驾驶技术的快速发展,导致对交通标志检测技术的要求日益提高.为解决YOLOv7算法在识别小目标时误检、漏检等问题,本文提出一种基于注意力机制的交通标志检测模型YOLOv7-PC.首先通过K-means++聚类算法对交通标志数据集进行聚类,获得适用于检测交通标志的锚框;其次在YOLOv7主干特征提取网络中引入坐标注意力机制,将交通标志的横向和纵向信息嵌入到通道中,使生成的特征信息具有交通标志的坐标信息,加强有效特征的提取;最后在加强特征提取网络中引入空洞空间金字塔池化,捕获交通标志多尺度上下文信息,在保证交通标志小目标分辨率的同时,进一步扩大卷积的感受野.在中国交通标志检测数据集(CCTSDB)上的实验表明,本文算法增强了识别小目标的能力,相较于YOLOv7模型,本文算法的m AP、召回率平均分别提高了5.22%、9.01%,是一种有效的交通标志检测算法.     

Traffic sign detection based on improved faster R-CNN for autonomous driving

The timely and accurate identification of traffic signs plays a significant role in realizing the autonomous driving of vehicles. However, the size of traffic signs accounts for a low proportion of the input picture, which increases the difficulty of detection. This paper proposes an improved faster R-CNN traffic sign detection method. ResNet50-D feature extractor, attention-guided context feature pyramid network (ACFPN), and AutoAugment technology are designed for the faster R-CNN model. ResNet50-D is selected as the backbone network to obtain more characteristic information. ACFPN is performed to decrease the loss of contextual information. And data augmentation and transfer learning are adopted to make model training more convenient and time-saving. To prove the availability of the proposed method, we compare it with mainstream approaches (SSD, YOLOv3, RetinaNet, cascade R-CNN, FCOS, and CornerNet-Squeeze) and state-of-the-art methods. Experimental results on the CCTSDB dataset show that the improved faster R-CNN achieves the frames per second of 29.8 and the mean average precision of 99.5%, which is superior to the state-of-the-art methods and more suitable for traffic sign detection. Moreover, the proposed model is extended to the Tsinghua-Tencent 100 K (TT100K) dataset and also achieves a competitive detection result.