基于两阶段分类算法的中国交通标志牌识别 |
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引用本文: | 冯润泽,江昆,于伟光,杨殿阁.基于两阶段分类算法的中国交通标志牌识别[J].汽车工程,2022(3):434-441+448. |
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作者姓名: | 冯润泽 江昆 于伟光 杨殿阁 |
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作者单位: | 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室 |
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基金项目: | 国家自然科学联合基金项目(20181301525)资助; |
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摘 要: | 自动驾驶技术对于缓解交通拥堵,降低交通运输成本具有重要作用;高级驾驶辅助系统(ADAS)可以有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。交通标志牌中包含了丰富的语义信息,为自动驾驶汽车和ADAS的决策提供重要约束,因此交通标志牌的识别算法开发至关重要。本文基于中国交通场景特点以及自动驾驶、ADAS对于交通标志牌识别的高准确性需求,提出了一种基于两阶段分类的交通标志牌识别算法框架。算法包含检测和分类两个阶段,检测阶段检测出图像中的交通标志牌,分类阶段对交通标志牌先后进行大类和子类划分。算法通过细化任务,独立提升各算法模块的性能,进而提高整体算法的识别精度。本文对单阶段识别算法进行改进作为算法的检测模块,实验结果表明,提出的算法精度上优于基准单阶段识别算法,mAP平均提升8.52%,并且在检测速度优于传统两阶段识别算法Faster RCNN的情况下,mAP提升40%以上。
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关 键 词: | 目标识别 交通标志牌识别 卷积神经网络 |
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