針對(duì)當(dāng)前在真實(shí)環(huán)境中交通標(biāo)志呈多尺度分布，且圖像背景復(fù)雜、天氣光照多變等多種因素造成識(shí)別精度低、識(shí)別速度慢等情況。提出了一種基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志識(shí)別的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。首先從公開(kāi)數(shù)據(jù)集TT100K中選取出現(xiàn)次數(shù)最多的45類交通標(biāo)志進(jìn)行識(shí)別，接著對(duì)圖像進(jìn)行mosaic等圖像增強(qiáng)及圖像處理。然后在深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的YOLOv4網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上進(jìn)行改進(jìn)，使用聚類劃分需要檢測(cè)的目標(biāo)框尺寸和CIOU對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，最后使用遷移學(xué)習(xí)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。通過(guò)對(duì)模型的評(píng)估發(fā)現(xiàn)，與現(xiàn)有的方法相比，該模型的識(shí)別精度更高，識(shí)別速度更快。

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【文章目錄】：
1 概述
2 檢測(cè)算法設(shè)計(jì)
    2.1 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集
    2.2 數(shù)據(jù)集標(biāo)注
    2.3 訓(xùn)練模型構(gòu)建
    2.4 模型訓(xùn)練
    2.5 模型優(yōu)化
    2.6 模型評(píng)估
3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
4 結(jié)論



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