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| 基于优化YOLO-V4的交通标志检测识别方法 | |
| 作者姓名： | 潘惠苹 王敏琴 张福泉 |
| 作者单位： | 1. 广东工商职业技术大学计算机学院;2. 菲律宾克里斯汀大学国际学院;3. 华南理工大学计算机科学与工程学院;4. 北京理工大学计算机学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目(61871204)； |
| 摘 要： | 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。 |
| 关 键 词： | 交通标志识别 感受野 YOLO-V4 最大池化 空间金字塔池化 分辨率 |