基于深度学习的交通信号灯快速检测与识别

摘要：

交通信号灯检测与识别技术能够辅助司机做出正确的驾驶决策,减少交通事故的发生,为无人驾驶的实现提供安全保障.针对交通信号灯检测场景复杂多变、目标通常占检测数据集图片的比例极小等技术难点,提出了一种基于深度学习的交通信号灯快速检测与识别算法.整体框架包括如下3部分:基于启发式的图像预分割,用于缩小搜索范围,提升信号灯面板在输入图像中的相对大小和检测精度;基于深度学习的检测与识别,利用卷积神经网络准确地检测与识别信号灯;利用NMS(Non-Maximum Suppression)算法去除上一阶段中重复的检测框.提出的Split-CS-Yo-lo模型在LISA数据集上取得了96.08％的mAP和2.87％的漏检率,相比Yolo系列的其他方法,其不仅有更高的准确率和更低的漏检率,还将模型大小缩小到原始Yolov2的8.6％,使得检测速度提升了63％.

关键词：交通信号灯检测与识别、图像预分割、深度学习、NMS、快速检测

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：272-278