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。     

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%.     

改进YOLOv3的交通标志检测方法研究

针对我国自动驾驶的辅助识别交通标志误差率大、检测速度慢、需人工参与等问题,提出一种基于改进YOLOv3的交通标志检测识别方法。通过改进Darknet53网络结构来减少网络迭代过程中前向推理计算,提升网络迭代速度。引入目标检测的直接评价指标GIoU指导定位任务来提高检测精度。使用[k]-means++聚类算法获取anchor尺寸并匹配到对应的特征层。实验结果表明,提出的方法相较于原始YOLOv3在标准数据集Lisa上的平均精度提升了8%,检测速度达到了76.9 f/s;在自制数据集CQ-data上平均精度可达94.8%,与传统识别以及其他算法相比,不仅具有更好的实时性、准确性,对各种环境变化具有更好的鲁棒性,而且可以识别多种交通标志的类型。     

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.     

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。     

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.     

基于多尺度特征融合网络的交通标志检测

传统交通标志检测方法检测速度慢,且现有深度神经网络对小尺寸交通标志检测精度低。对此提出一个基于YOLOv3的新型端到端卷积神经网络。以YOLOv3为检测框架,对特征提取网络和特征融合网络加以改进,并应用K-means聚类算法生成更适合交通标志的锚点框。充分利用多尺度特征实现了对小尺寸交通标志检测性能的提升。在TT100K (Tsinghua-Tencent 100K)和GTSDB (German Traffic Sign Detection Benchmark)交通标志数据集上进行实验,获得的mAP分别为82.73%和92.66%,运行时间分别为0.037 s和0.033 s。实验结果验证了改进网络的有效性,表明了改进网络的整体性能优于其他检测方法。     

融合DBSCAN的改进YOLOv3目标检测算法

针对YOLOv3（you only look once）检测算法对小目标、遮挡目标检测时存在识别率低和识别精度不高的问题,提出一种融合DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）的改进YOLOv3目标检测算法。首先在YOLOv3网络中增加DBSCAN聚类算法,其次对检测目标进行提取,实现数据集多尺度聚类,得到初代特征图,然后通过改进[K]-means聚类算法确定锚点位置达到更好的聚类,最后在VOC2007+2012数据集和MS-COCO数据集上对改进YOLOv3算法进行训练和测试。实验结果表明改进的YOLOv3算法使检测目标在VOC数据集和MS-COCO数据集上mAP（mean average precision）分别提高了14.9个百分点和12.5个百分点。与其他深度学习目标检测算法相比,改进YOLOv3检测算法具有更好的检测效果,同时具有良好移植性和更好的鲁棒性。     

基于YOLOv5的雾霾天气下交通标志识别模型

针对雾霾、雨雪等恶劣天气下小型交通标志识别精度低、漏检严重的问题,提出一种基于YOLOv5的雾霾天气下交通标志识别模型。首先,对YOLOv5的结构进行优化,采用逆向思维,通过削减特征金字塔深度、限制最高下采样倍数来解决小目标难以识别的问题,并通过调整残差模块的特征传递深度来抑制背景特征的重复叠加;其次,引入数据增强、K-means先验框、全局非极大值抑制（GNMS）等机制到模型;最后,在中国交通标志数据集TT100K上验证改进YOLOv5模型在面对恶劣天气时的检测能力,并对精度下降最显著的雾霾天气下的交通标志识别展开了重点研究。实验结果表明,改进YOLOv5模型的F1-score达0.921 50,平均精度均值@0.5 （mAP@0.5）达95.3%,平均精度均值@0.5：0.95 （mAP@0.5：0.95）达75.2%,且所提模型在恶劣天气下仍能进行交通标志的高精度识别,每秒检测帧数（FPS）达到50,满足实时检测的需求。     

一种优化YOLO模型的交通警察目标检测方法

针对复杂交通场景中交通警察目标检测与定位准确率低的问题,提出一种优化YOLOv4模型的交通警察目标检测方法.首先,采用4种随机转换方式对自建的交通警察数据集进行扩充,解决了模型过拟合问题并提高模型的泛化能力;其次,将YOLOv4主干网络替换为MobileNet并引入Inception-Resnet-v1结构,有效地减少...     

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...     

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YOLOv4的棉花检测算法

为提高自动化采棉机械的采摘效率和智能化水平,避免误采摘、漏采摘,采用以复杂背景下实现单个棉花检测为目标,提出一种改进的YOLOv4目标检测算法.使用K-means算法进行聚类锚框尺寸的筛选,得到适合棉花数据集的精细化锚框尺寸.同时在YOLOv4算法中引入注意力机制,在其网络结构中添加SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)模块.在模型训练时,首先在公开数据集上训练取得预训练权重,在预训练模型上使用棉花数据集微调参数,并使用数据增强方式扩充原始数据集,在预训练模型上再次训练.实验结果表明,本文提出的YOLOv4改进算法,能够很好的实现田间环境下的棉花检测.     

轻量级YOLOv3的交通标志检测算法

交通标志检测在自动驾驶领域一直是个比较热门的课题。在深度学习算法中,YOLOv3和Faster R-CNN已经获得了极好的目标检测性能,但在检测小目标时,存在漏检的情况。针对交通标志检测中小目标准确快速识别的需求,本文提出一种轻量级YOLOv3的交通标志检测算法。通过卷积神经网络同时使用浅层和深层的特征提取,得到多尺度特征图,深层特征可以有效地保持检测精度不下降,浅层特征可以有效地提高小目标检测任务的精度。通过剪枝算法对模型进行压缩,将训练好的模型进行稀疏训练,把一些不重要的卷积核通道删除掉,对剪枝后的模型微调,保持模型文件中参数的平衡,同时保持检测精度。实验结果表明,通过提取多尺度特征图的方法模型准确率提高了2.3%,通过剪枝算法对模型压缩,使模型的权重大小减小了70%,模型的检测时间节省了90%。由此建立了鲁棒性更强的轻量级交通标志检测模型,可以部署在移动端嵌入式设备上,不再占用庞大的GPU计算资源即可提高检测效率。     

基于YOLOv7的交通目标检测算法研究

针对交通场景中由光照、遮挡、目标小以及背景复杂等因素导致目标检测精度低,易出现漏检和误检问题的情况,提出了一种基于YOLOv7的交通目标检测算法;该算法在主干网络中融入多头注意力机制,以增强网络特征学习能力,从而更好地捕获数据和特征内部的相关性;在YOLOv7颈部网络引入协调注意力模块(CA),将位置信息嵌入到注意力机制中,忽略无关信息的干扰,以增强网络的特征提取能力;增加一个多尺度检测网络,以增强模型对不同尺度目标的检测能力;将CIoU损失函数更改为SIoU函数,以减少模型收敛不稳定问题,提高模型的鲁棒性;实验结果表明,改进的算法在BDD100K公开数据集上的检测精度和速度分别达到了59.8% mAP和96.2 FPS,相比原算法检测精度提高了2.5%;这表明改进的算法在满足实时性要求的同时,具备良好的检测精度,适用于复杂情况下的交通目标检测任务。     

改进YOLOv3的无人机拍摄图玻璃绝缘子检测

绝缘子作为电力巡检中的重要目标,对其检测受到高度重视.针对传统无人机拍摄图像绝缘子检测算法需要通过人工提取特征进行检测,效率低且鲁棒性差等问题,通过对绝缘子图像数据集进行分析,结合YOLOv3目标检测算法与Inception-Resnet-v2分类算法,提出一种改进的YOLOv3绝缘子检测算法,该方法分别从增加Ince...