【摘 要】
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交通信号灯在道路交通系统中起着引导车辆通行,保障道路通畅的重要作用。实现对交通信号灯的检测与识别一方面可以辅助驾驶员对车辆的驾驶,减少交通事故的发生,另一方面能够为无人驾驶车辆提供交通信号信息,以便于其完成后续的路径规划。当前深度学习算法模型凭借其优秀的性能被广泛的运用在图像分类以及目标检测领域,目前利用深度学习的方法对交通信号灯进行检测与识别的研究较少,且存在检测速度较慢、识别精度较低等问题。本
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交通信号灯在道路交通系统中起着引导车辆通行,保障道路通畅的重要作用。实现对交通信号灯的检测与识别一方面可以辅助驾驶员对车辆的驾驶,减少交通事故的发生,另一方面能够为无人驾驶车辆提供交通信号信息,以便于其完成后续的路径规划。当前深度学习算法模型凭借其优秀的性能被广泛的运用在图像分类以及目标检测领域,目前利用深度学习的方法对交通信号灯进行检测与识别的研究较少,且存在检测速度较慢、识别精度较低等问题。本文利用深度学习网络强大的学习能力开展了道路交通信号灯检测与识别相关研究工作。（1）提出了基于候选区域法的交通信号灯检测与识别算法（DBA-Faster R-CNN）。首先,针对交通信号灯属于小目标的特性,设置了四种尺度较小的anchor来适应交通信号灯的检测和识别;其次,采用Res Net-50作为主干网络,加入了FPN特征金字塔,提升了网络对交通信号灯特征提取的能力;最后,在特征提取网络中加入了CBAM注意力机制模块,使得网络能够聚焦于图像中的交通信号灯,从而减少其他背景的干扰,提取到更为准确的交通信号灯特征信息。利用自建的道路交通信号灯数据集对所提的交通信号灯检测与识别算法模型进行实验验证,结果表明,所提的DBA-Faster R-CNN算法能够较好的对交通信号灯进行检测与识别,并且满足一定的实时性。（2）提出了基于回归的交通信号灯检测与识别算法（DSSD-YOLOv5s）。首先,在主干网络中采用了基于密集连接的残差结构CSPD-x,加强主干网络对交通信号灯特征提取的能力;然后,针对原特征融合网络对提取的交通信号灯特征融合不充分的问题,在特征融合网络中采用了基于跨连接的残差结构CSPS-x;最后,考虑到交通信号灯在图像中属于小目标类别,为了利用浅层特征信息,增加了160x160规格的检测尺度,进一步增加网络对于交通信号灯检测与识别的性能。通过自建的道路交通信号灯数据集对所提的算法模型进行实验验证,实验结果表明,所提的DSSD-YOLOv5s算法对于交通信号灯的检测与识别能够达到较好的效果,并且实时性能良好。
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