10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2021.10.011
基于改进SSD的道路交通标志检测
针对复杂环境下交通标志检测精度低的问题,设计了一种检测精度更高的目标检测算法,对SSD深度学习目标检测算法进行了优化改进;将深度特征表征能力较强的Resnet50网络模型融入于SSD算法中;采用K-means++聚类算法确定SSD中先验框的尺寸,提高交通标志的检测率;分别利用SSD模型和改进的SSD模型做检测对比实验,结果表明,改进算法对各类型交通标志的检测精度比原SSD算法更高;改进的SSD方法对交通标志进行检测能取得较好效果,弥补了原算法的不足.
交通标志;无人驾驶;SSD算法;K-means++聚类
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TP391.9(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;广东省基础与应用基础研究基金粤港澳应用数学中心项目
2021-11-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
60-65