道路交通标志

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道路交通标志标线施工技术分析
《中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术》2025年第4期084-087,共4页李佳 
文章以某高速公路工程为例,探讨了交通标志标线施工技术。在明确把握道路交通标志标线项目的主要工程量的基础上,依托施工准备及基层处理、交通标线施工、道路突起路标施工、柱式轮廓标施工、弹性警示柱施工、质量检测及质量保障等施工...
关键词：高速公路工程 交通标志标线 施工技术 
道路交通标志标线施工技术与质量检测研究
《中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术》2025年第4期047-050,共4页钟楠 
本文对道路交通标志标线施工技术与质量检测进行了研究,重点分析了标线施工中的关键技术参数及其对标线质量的影响。研究内容包括标线材料的选择、涂层厚度、施工环境控制及施工工艺等,探讨了影响标线质量的主要因素,如抗压强度、低温...
关键词：道路交通 标志板 标线 质量检测 
值日警官
《道路交通管理》2025年第3期76-77,共2页
秩序问:下图的标志表示什么意思?答:此标志是注意前方车辆排队标志。《道路交通标志和标线第2部分:道路交通标志》(GB 5768.2—2022)中规定,此标志用以提醒车辆驾驶人注意前方车辆排队,多用于可变信息标志。《中华人民共和国道路交通安...
关键词：GB 5768.22022 道路交通标志 值日警官 
值日警官
《道路交通管理》2025年第2期74-75,共2页
秩序问:下图标志分别表示什么意思?答:图1是窄路标志,图2是窄桥标志。《道路交通标志和标线第2部分:道路交通标志》(GB 5768.2—2022)中规定,窄路标志用以警告车辆驾驶人注意前方车行道或路面狭窄情况,遇有来车应予减速避让。设在双车...
关键词：道路交通标志 路面宽度 双车道 减速避让 窄桥 交通标志和标线 车行道 
值日警官
《道路交通管理》2025年第1期76-77,共2页
秩序问:下图的标志表示什么意思?答:此标志是交通事故管理标志。《道路交通标志和标线第2部分:道路交通标志》(GB 5768.2—2022)(以下简称国标)中规定,此标志用以警告前方路段正在进行道路交通事故管理,车辆驾驶人应减速慢行、停车等候...
关键词：交通事故管理 道路交通标志 道路交通事故 减速慢行 交通标志和标线 国标 临时性 粉红色 
弱光线下道路交通标志图像增强算法
《计算机时代》2025年第1期5-10,共6页张书涵 王婷 郭钊汝 
针对弱光线下道路交通标志特征不明显、细节颜色丢失,目标检测算法识别准确度低的问题,本文基于HSV空间提出针对V分量的改进MSR-CLAHE算法、针对S分量的UM-GF算法。对V分量利用双边滤波代替高斯滤波改进MSR算法,进行局部对比度增强,并结...
关键词：图像增强 MSR算法 CLAHE算法 非锐化掩模 引导滤波 
值日警官
《道路交通管理》2024年第11期74-75,共2页
秩序问:图1中的标志表示什么意思?答:图1中的标志是避险车道标志。《道路交通标志和标线第2部分:道路交通标志》(GB 5768.2—2022)规定,避险车道标志用以提醒货车驾驶人前方道路设有避险车道,应在避险车道入口前适当位置至少设置一块避...
关键词：避险车道 道路交通标志 前方道路 交通标志和标线 货车 驾驶 
基于注意力机制的道路交通标志检测方法
《测绘与空间地理信息》2024年第11期71-74,共4页梁鹏飞 
2021年福建省职业技术教育中心职业教育教学改革研究课题(GA2021021)资助。
针对交通标志在道路场景中尺寸小、个数少、难以实现快速精准检测的情况,提出一种基于注意力机制的交通标志检测模型。模型以YOLOv4为基础,在主干网络中增加通道注意力机制来提高小尺寸样本学习能力,同时使用Ghost卷积核代替常规卷积核...
关键词：交通标志检测 卷积神经网络 通道注意力 Ghost卷积 
基于YOLOv5s优化模型的道路交通标志异常状态检测
《公路交通科技》2024年第10期8-16,共9页陈子昂 郭唐仪 隋立岩 周洋 陈新 
国家重点研发计划项目(2019YFE0123800);南京市国际合作项目(202002013)。
道路交通标志的遮挡、磨损等异常,对交通安全和通行效率造成很大的影响。针对目前道路交通标志异常状态检测实践中存在的检测误差高、模型大而难嵌入设备终端等问题,提出了一种基于YOLOv5s优化的目标检测轻量化模型。提出的YOLOv5s优化...
关键词：智能交通 异常检测 YOLOv5s 交通标志 轻量化 
基于知识蒸馏的道路交通标志识别神经网络
《计算机工程与应用》2024年第19期110-119,共10页葛怡源 于明鑫 
国家自然科学基金(U21A6003);北京信息科技大学勤信英才项目(5112111145)。
自然场景下的交通标志识别易受到光照、遮挡和模糊等因素的干扰,从而影响检测精度;同时现有的深度学习模型参数量多、计算复杂度较高导致模型推理时间较长。提出了一种基于知识蒸馏的神经网络架构AFE-ViT(adaptive feature extraction-v...
关键词：交通标识 知识蒸馏 自适应特征提取 
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