一种改进YOLOv4的交通标志识别算法

针对现存交通标志识别模型参数量过大、检测速度慢和检测精度较低的问题,本文提出一种改进YOLOv4-tiny的交通标志识别算法.该算法将深度可分离卷积应用到YOLOv4-tiny的特征提取网络中,显著降低了主干网络的参数量和计算量.在特征融合阶段,将特征提取网络得到的不同层次特征图输入双向特征金字塔网络结构(BiFPN)中进行多尺度特征融合.最后,在损失函数设计过程中,使用Focal损失函数代替二分交叉熵损失函数,使检测过程中的正负样本数量不均衡问题得以解决.在TT100K数据集上的测试结果表明,该算法的平均精度均值达到87.5%,相比于YOLOv4-tiny提升了3.9%,模型大小为14MB,仅为YOLOv4-tiny的58%.该算法一定程度上减少了计算量和模型大小,并带来了检测速度和精度的提升.     

基于改进空间金字塔池化卷积神经网络的交通标志识别

针对雾天、光照、遮挡和大倾角等因素导致的交通标志识别准确率低、泛化性差等问题，提出一种基于神经网络的轻量级交通标志识别方法。首先，利用图像归一化、仿射变换和限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）方法进行图像预处理，以提高图像质量；其次，基于卷积神经网络（CNN），融合空间金字塔结构和批量归一化（BN）方法构建改进空间金字塔池化卷积神经网络（SPPN-CNN）模型，并利用Softmax分类器实现交通标志分类；最后，选用德国交通标志识别数据集（GTSRB），对比不同图像预处理方法、模型参数和模型结构的训练效果，并验证和测试所提模型。实验结果表明，SPPN-CNN模型的识别精度达到98.04%，损失小于0.1，在低配GPU条件下识别速率大于3 000 frame/s，验证了模型精度高、泛化性强、实时性好的特点。     

基于改进空间金字塔池化卷积神经网络的交通标志识别

针对雾天、光照、遮挡和大倾角等因素导致的交通标志识别准确率低、泛化性差等问题,提出一种基于神经网络的轻量级交通标志识别方法。首先,利用图像归一化、仿射变换和限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）方法进行图像预处理,以提高图像质量;其次,基于卷积神经网络（CNN）,融合空间金字塔结构和批量归一化（BN）方法构建改进空间金字塔池化卷积神经网络（SPPN-CNN）模型,并利用Softmax分类器实现交通标志分类;最后,选用德国交通标志识别数据集（GTSRB）,对比不同图像预处理方法、模型参数和模型结构的训练效果,并验证和测试所提模型。实验结果表明,SPPN-CNN模型的识别精度达到98.04%,损失小于0.1,在低配GPU条件下识别速率大于3 000 frame/s,验证了模型精度高、泛化性强、实时性好的特点。     

基于卷积神经网络的交通标志识别算法

交通标志识别是智能驾驶的关键技术,要满足识别准确率高和识别速度快的要求。为了提升交通标志的识别准确率和识别速度,提出基于卷积神经网络的交通标志识别算法,设计了一种准确率高、速度快的识别模型用于交通标志识别。该模型使用了改进的Inception模块以及多尺度特征融合方式增强网络的特征提取能力,采用批量归一化来加速网络的训练,采用全局平均池化减小模型的参数量。在GTSRB数据集上进行训练测试,识别模型的准确率达到99.6%,识别每张图片的时间为0.22ms,实验结果表明识别模型的识别准确率高,识别速度快。通过自对比实验,验证了识别模型的结构优势。与其他交通标志识别方法在GTSRB数据集上进行对比实验,识别模型的识别性能优于其他识别方法。     

基于YOLO v3算法改进的交通标志识别算法

针对目前交通标志识别任务在使用深度学习算法时存在模型参数量大、实时性较差和准确率较低的问题,提出了基于YOLO v3改进的交通标志识别算法。该算法首先将深度可分离卷积引入YOLO v3算法的特征提取层,将卷积过程分解为深度卷积、逐点卷积两部分,实现通道内卷积与通道间卷积之间的分离,从而保证了在较高识别准确率的基础上极大地减少了算法模型参数数量以及计算量。其次,在损失函数设计上使用广义交并比（GIoU）损失替换均方误差（MSE）损失,将评测标准量化为损失,解决了MSE损失存在的优化不一致和尺度敏感的问题,同时将Focal损失加入到损失函数以解决正负样本严重不均衡的问题,通过降低大量简单背景类的权重使得算法更专注于检测前景类。将该算法应用于交通标志任务中的结果表明,在TT100K数据集上,该算法的平均精度均值（mAP）指标达到了89%,相较于YOLO v3算法提升了6.6个百分点,且其参数量仅为原始YOLO v3算法的1/5左右,每秒帧数（FPS）亦比YOLO v3算法提升了60%。该算法在极大地减少模型参数量和计算量的同时,提高了检测速度和检测精度。     

基于优化YOLO-V4的交通标志检测识别方法

交通标志检测识别是自动驾驶系统的核心功能,为了实时准确地识别交通标志,在YOLO-V4的基础上进行改进,并结合了空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP)模块。首先,为了提高分辨率和增大感受野,将原特征图3个尺度的分辨率更改为26×26和52×52;然后,在连接层中添加SPP模块,消除网络对固定尺度的约束,在最大池化层中得到最优特征,改善网络性能。实验中,利用行车记录仪采集各种交通标志图像,与其他优秀方法相比,所提方法取得了更优的性能,其平均检测识别准确度达99.0%,平均检测时间为0.449 s,达到了实时检测的要求。     

基于YOLO框架的实时交通标志识别算法研究与系统实现

道路交通标志识别受限于所处复杂的自然场景以及种类繁多等因素,目前少有实时性、准确性、稳定性等各方面均衡的识别系统。利用在工业中应用广泛的YOLO算法对交通标志进行识别,以满足实时性和稳定性；利用大规模的自标数据集对深度网络重新训练,提升其泛化能力,保证识别准确性；将训练完成的深度网络部署在嵌入式设备JetsonTX2上,利用跨平台框架Qt实现交互式界面,使系统具备可应用性。该系统是一个通用平台,可支持不同高精度且高实时的网络模型的替换使用。     

基于改进残差网络的交通标志识别算法

针对模型在下采样过程中不断损失图像的高层次信息,从而导致特征提取不足的问题,本文对ResNet网络结构进行改进,提出基于多尺度特征与注意力机制的交通标志识别方法。首先,通过特征融合的方式将模型各个层次的多尺度特征进行融合,丰富特征语义信息,增强网络的特征提取能力。然后,通过注意力机制强化不同通道特征,提升特征整体的表达能力。结合这2种方法可提升模型的交通标志识别准确率。在GTSRB和BelgiumTS交通标志数据集上的实验结果表明,所提出方法的准确率分别达到99.31%和98.96%,优于前沿的交通标志识别算法。     

用于交通图像识别的改进尺度依赖池化模型

针对交通标志在自然场景中所占的比例较小、提取的特征量不足、识别准确率低的问题,提出改进的尺度依赖池化（SDP）模型用于小尺度交通图像的识别。首先,基于神经网络深卷积层具有较好的轮廓信息与类别特征,在SDP模型只提取浅卷积层特征信息的基础上,使用深卷积层特征补足型SDP（SD-SDP）映射输出,丰富特征信息;其次,因SDP算法中的单层空间金字塔池化损失边缘信息,使用多尺度滑窗池化（MSP）将特征池化到固定维度,增强小目标的边缘信息;最后,将改进的尺度依赖池化模型应用于交通标志的识别。实验结果表明,与原SDP算法比较,提取特征量增加,小尺度交通图像的识别准确率较好地提升。     

基于密集连接与特征增强的语义分割算法

在语义分割算法DeepLabv3+中,由于对主干网络提取的特征信息利用不充分,导致了分割边缘不连续、目标丢失以及分割错误等问题。为此,提出一种基于密集连接和特征增强的语义分割算法。采用共享空洞空间金字塔池化(S-ASPP)模块建立多个空洞卷积之间的联系,增强局部信息之间的语义关联,捕获密集的采样点像素,同时提高对高层特征信息的利用。引入特征金字塔增强模块(FPEM)和特征融合模块(FFM),对主干网络输出的多层特征信息进行处理,增强特征的表达能力,并采用FFM对FPEM输出的不同尺度特征信息进行融合,提高各层特征之间的互补能力,以获得更全面的特征图信息。在此基础上,将S-ASPP和FFM的输出进行拼接和卷积操作,得到最终的分割结果。在PASCAL VOC 2012和Cityscapes数据集上的实验结果表明,该算法的平均交并比分别达到81.13%和73.39%,相较于基准算法DeepLabv3+分别提升了2.3和2.1个百分点,充分利用了骨干网络中的每层特征信息,提升了算法的分割精度,取得了较好的分割效果。     

基于改进YOLOv4-tiny的输电线路目标识别算法

对输电线路周围的典型目标进行检测对于防止输电线路外部破坏有着重要意义。传统目标检测方法没有针对输电线路周围目标尺度变化大、小目标多等进行有效设计,存在识别速度慢、容易误报漏报等问题。基于YOLOv4-tiny目标检测模型的基本框架,提出了一种改进的YOLOv4-tiny目标检测模型来检测输电线路周围的典型目标。在原先YOLOv4-tiny网络的骨干网上额外引出了一层特征层以提取更多的特征;在原特征金字塔网络结构的基础上引入空洞空间卷积池化金字塔模块,使得模型能在3种不同尺度的特征图上提取更多的特征;同时为解决检测过程中正负样本数量不均衡问题,使用Focal损失函数代替二分交叉熵损失函数。实验结果表明,在牺牲较少检测速度的情形下,模型精度提升了9.92%。     

基于SIFT算法的智能交通标志识别系统的设计与研究

随着机动车辆的日益增多,交通环境日益恶化,针对这种情况设计了一种基于SIFT算法的智能交通标志识别系统,不仅可以有效地辅助交通监管,而且能及时为驾驶员提供有效参考信息,避免违章事故的发生。利用SIFT算法构建仿射不变的特征子空间,并结合交通标志自身独特的颜色及形状特征,达到对交通标志的有效检测、识别和匹配,从而完成交通标志的智能识别。该系统不仅为交通执法部门装备一双智能化的慧眼,并且在一定程度上保障了驾驶员及乘客的人身安全。实验数据表明,本系统可以在复杂情况下高效、准确地识别出交通标志。     

基于改进YOLOX的草莓检测算法

针对机械臂自动采摘草莓任务场景提出了一种基于改进YOLOX的草莓检测算法。使用MobileNetV3重新构建YOLOX的主干网；引入ASPP获取多尺度特征，并使用深度可分离卷积取代ASPP中的普通卷积以降低引入ASPP带来的计算量提升；对主干网输出的三个不同尺度特征分别使用ECA注意力机制提高检测精度。实验表明，改进模型的参数量下降了68%，并保证了精度不损失，适于部署到算力较低的边缘设备。     

一种改进的tiny YOLO v3煤矸石快速识别模型

传统的煤矸石分选方法效率低下、安全隐患较大、应用范围受限,现有的基于机器视觉的煤矸石图像识别方法在模型识别速度与精度上难以平衡,未综合考虑输入图像尺寸不一、重要通道权重较低及卷积参数量大对模型精度的影响。针对上述问题,在tiny YOLO v3模型的基础上,提出了一种改进的tiny YOLO v3煤矸石快速识别模型。首先,在tiny YOLO v3模型引入多卷积核组合池化的特征金字塔池化（SPP）网络,确保输入特征图可被处理为固定尺寸再输出;其次,引入RGB通道权重可调节的压缩激励（SE）模块,用于增强前几层特征图各通道之间的联系,强调感兴趣通道的特征值和不同目标特征之间的差异性,确保关键信息的捕捉和网络灵敏度;最后,引入包含0权值点的空洞卷积替代tiny YOLO v3模型中部分卷积层,在不增加模型参数的前提下,可捕获多尺度上下文信息进而扩大感受野,提高模型计算速度。将该模型分别与tiny YOLO v3模型、Faster RCNN模型、YOLO v5系列模型进行对比,结果表明：(1)与tiny YOLO v3相比,改进的tiny YOLO v3煤矸石快速识别模型的识别准确性和快速性...     

基于注意力机制的交通标志识别

针对现有的交通标志识别算法在识别率和识别速度等方面存在的不足,在空间不变性方面还可以进一步利用的问题,提出一种基于空间变换网络和注意力机制的交通标志识别算法.首先将交通标志图片经过数据增强,然后输入到空间变换网络中,使得图片具有空间不变性,经过卷积层提取特征和池化层降维,提取图片抽象语义信息进行分类,在模型中加入改进的...     

基于YOLOv4算法改进的室外场景目标检测

室外场景对于人们的日常出行至关重要。为了提高室外目标检测算法的实时性和准确性,采用YOLOv4算法作为基础算法,对其进行改进。首先将Focus模块插入到CSPDarknet主干网络中,其次在YOLOv4算法网络结构中使用空间锯齿空洞卷积结构加强模型对图像特征细节的提取,以替代原网络中的空间金字塔池化结构;对颈部进行了网络裁剪,能够达到减小网络权重的目的;最后为加强模型对于深、浅层特征的融合能力,采用双向特征金字塔结构,从而提高模型在浅层预测方面及深层定位方面的能力。实验表明,在文中构建的室外场景数据集上,改进后的YOLOv4算法的mAP达到87.9%,模型大小也减少了30MB,相比原YOLOv4算法检测在检测精度提升的同时速度也有明显提高。     

基于迁移学习的交通标志识别

传统的交通标志识别方法主要基于特征提取和机器学习技术,易受外部环境干扰,特征学习和特征表达能力较弱,识别准确率低。而基于深度学习的交通标志识别,对学习数据要求较高,模型在小样本数据学习中学习效率低。针对上述问题,提出了一种基于迁移学习的交通标志识别方法。该方法首先将ImageNet数据集中训练好的Inceptionv3模型的卷积层和瓶颈层进行迁移;然后在瓶颈层后接上全链接层,从而构建出迁移学习的模型;最后利用公开数据集和公开场景的交通标志图像进行实验训练模型验证。实验结果表明,与现有主流的交通标志识别方法相比,所提方法在微量数据集下有较高的识别率,预测准确率达96%以上。