一种基于TX2平台的改进YOLOv3红绿灯检测算法

摘要：

针对采用嵌入式平台TX2检测红绿灯时存在存储容量小、算力有限的问题,提出一种改进YOLOv3红绿灯检测算法.从获取最优锚框尺度、裁减网络大尺度检测分支、模型剪枝压缩3个方面对YOLOv3算法进行改进,在自制数据集下进行模型训练,在离线数据测试中,模型的平均精度提高了34％,参数量压缩至11.9％,帧速率可达18帧/s,在实际环境测试中,对不规则摆放的园区红绿灯以及10 km实际路段下红绿灯的正确识别率分别为94.75％、92.7％.

关键词：红绿灯识别;YOLOv3;TX2平台;锚框;模型压缩

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京联合大学人才强校优选-拔尖计划项目;国家自然科学基金项目;北京联合大学学科、平台、团队一体化建设研究项目;北京联合大学研究生科研创新资助项目

在线出版日期：2021-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

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