基于改进SSD的交通标志实时检测

摘要：

针对实际驾驶时获取的自然交通场景图像中,交通标志占图像比例较小导致检测精度低问题,同时要求交通标志检测速度快,提出一种改进的单发多框检测(SSD)神经网络模型.该模型在SSD基础上融合特征金字塔网络(FPN),在后处理方法应用中心点距离非极大值抑制(DIoU-NMS),提高了交通标志小目标的检测精度.实验结果表明,改进后的SSD网络型检测性能显著提高,其均值平均精度(mAP)比原SSD提高了7.6个百分点,其每秒帧率(FPS)达到31.4具备实时检测能力.

关键词：交通标志;实时检测;单发多框检测(SSD);特征金字塔网络(FPN)

所属期刊栏目：17

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2021-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：92-94