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《湖北工业大学》 2019年
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基于Faster R-CNN的交通标志检测方法

杨梦梦  
【摘要】:交通标志识别系统是智能驾驶系统中的重要组成部分,在智能辅助驾驶和交通标志养护管理等方面起着不可或缺的作用。但是,自然场景下的公路交通环境很复杂,天气情况、光照强度、背景干扰等问题使得交通标志识别系统的相关研究面临虚检和漏检等问题。本文基于TensorFlow框架采用了深度学习的目标检测算法用于识别交通标志,具体工作包括以下几个方面:(1)分析了交通标志的类型及特征,对交通标志检测方法的研究现状进行了综述,总结了交通标志检测的难点,通过对比分析突出了深度学习方法用于交通标志检测的优势。介绍了常用的卷积神经网络模型,并重点讨论了RCNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN深度学习目标检测算法。(2)数据集对深度学习算法的识别效果至关重要。针对国内缺乏合适交通标志数据集的问题,基于国内的自然场景,制作了交通标志数据集。进一步采用翻转、亮度处理方法提升了数据集的均衡性,对数据集进行标注,并转化成TFrecord格式文件方便模型训练和测试。(3)基于Windows系统和GPU服务器平台搭建了深度学习系统环境,改进了检测模型网络结构,选用深度残差网络进行交通标志的特征提取,确定了基于Faster R-CNN_ResNet-101的交通标志检测方法。通过微调模型、参数调试等方法优化训练模型,针对测试中虚检问题,采用困难样本挖掘的方法改进;考虑到小目标交通标志检测过程中定位不好和虚检较多的干扰影响,采用设定高阈值和图像尺寸过滤检测框有效提高了检测性能。最后,利用Tensorboard可视化界面对交通标志检测模型进行评估。(4)设计了交通标志检测模型在不同光照、不同场景、不同拍摄距离下的测试实验,验证本文算法的鲁棒性,并测试模型在具有相似特征交通标志图像上的检测性能。实验结果表明,改进后的交通标志检测模型能够获得较高的检测性能,最终取得了96.7%的mAP性能指标,可以实现对自然场景下交通标志的检测。
【学位授予单位】:湖北工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP391.41;U463.6

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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