交通标志检测

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基于改进YOLOv5s的被遮挡交通标志检测算法
《计算机工程》2025年第5期361-369,共9页蓝章礼 邢彩卓 张洪 
国家自然科学基金(52278291);重庆交通大学研究生科研创新项目(2024s0105)。
智能驾驶中道路交通标志的检测与识别极其重要,针对交通标志被遮挡时存在目标小、检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的被遮挡交通标志检测算法。通过自制中国遮挡交通标志数据集(COTSD),解决交通标志在被遮挡情况下数据集缺乏...
关键词：交通标志检测 遮挡条件 MobileNetv2模型 动态权重上采样模块 归一化高斯Wassertein距离 
基于RT-DETR的轻量化交通标志检测
《应用光学》2025年第2期300-308,共9页解浩龙 张孝龙 魏培旭 崔传金 
河北省自然科学基金(E202209110);河北省人社厅项目(B2024005010);河北省教育厅项目(JQN2023026)。
交通标志检测是智能车辆行驶过程中的关键,对于车辆分析路况有着重大的意义。针对现存交通标志检测算法参数较多、精确率不高的问题,提出一种基于改进RT-DETR(real-time detection transformer)的轻量化交通标志检测算法。首先,将模型...
关键词：机器视觉 DETR算法 目标检测 轻量化 注意力机制 
一种增强前景的轻量级交通标志检测模型
《计算机工程》2025年第3期54-63,共10页袁亚剑 毛力 
国家自然科学基金面上项目(62272202)。
交通标志检测在辅助驾驶中扮演着不可或缺的角色,为安全驾驶提供了至关重要的支持。在实际交通环境中,在黑夜或雨天产生的背景噪声会加大交通标志检测的难度。现有模型往往难以有效检出远处的小目标交通标志,此外,在设计交通标志检测模...
关键词：交通标志检测 轻量化网络 前景增强模块 小目标检测 黑夜场景目标检测 
面向弱光交通场景的YOLOv7道路标志检测算法优化
《计算机工程》2025年第3期342-351,共10页孙亭 杨洁 李家璇 王耀宗 
云南省教育厅重点基金项目(2023J0711);农业推广理论与实践案例库的建设(503210305);农林研究生教育中产教融合和科教融合的探索(503210401)。
针对交通标志检测算法在黑夜及弱光条件下存在检测精度不高、漏检等问题,提出一种改进YOLOv7的交通标志检测算法。构建用于弱光增强的高斯图像滤波器,抑制其背景噪声,对图像实现像素增强。在YOLOv7网络中,构建新的AC-ResBlock残差模块...
关键词：交通标志检测 YOLOv7算法 黑夜图像增强 自注意力机制 损失函数 
多算法融合的车载执法取证系统中实时车辆与交通标志检测技术
《中国科技期刊数据库 工业A》2025年第3期153-157,共5页阮成杨 
随着智能交通系统的快速发展,车载执法取证系统作为重要的交通执法工具,正在逐步应用于城市管理和交通安全领域。本文聚焦多算法融合的车载执法取证系统中的实时车辆与交通标志检测技术,深入剖析车载执法取证系统架构,阐述车辆及交通标...
关键词：车载执法 取证系统 多算法融合 车辆检测 交通标志检测 
改进YOLOv7的交通标志检测算法
《计算机与现代化》2025年第2期94-99,107,共7页赵印 尹四清 章永来 
山西省重点研发计划项目(202102020101009)。
针对自动驾驶中小目标交通标志像素占比小导致的错检、漏检等问题,本文提出一种基于改进YOLOv7的交通标志检测算法。首先,引入小目标检测层,删除大目标检测层,以更好地适应小目标的检测需求;其次,在主干网络中引入EMA注意力机制,提高模...
关键词：交通标志检测 YOLOv7 注意力机制 特征融合 深度学习 
改进YOLOv5s的交通标志检测的研究
《佳木斯大学学报(自然科学版)》2025年第2期61-64,共4页舒聪 武俊丽 
佳木斯大学博士专项(22ZB201515)。
为进一步提高交通标志的识别精度和实时检测速度,提出一种CoT-YOLOv5s网络模型,这对于智能交通系统的发展具有重要意义。首先,引入了CoT块以增强特征提取能力,提升模型检测精度;其次,引入了GSConv模块和VoVGSCSP模块以降低计算复杂度和...
关键词：交通标志检测 CoT-YOLOv5s CoTNet CARAFE 
应用于交通标志的单步多目标检测方法研究
《重庆工商大学学报(自然科学版)》2025年第1期64-71,共8页杜云龙 强俊 王洪铭 肖光磊 孙宇 
安徽省高校优秀拔尖人才培育资助项目(GXYQZD2021123);国家级大学生创新创业计划项目(S202110363098).
目的针对自然场景下交通标志检测存在的小目标精度低和目标特征信息不足等问题,提出一种使用残差网络(Residual Network,ResNet)和注意力机制(Attention Mechanism)的单步多目标检测算法SSD(Single Shot MultiBox Detector),经过残差网...
关键词：交通标志检测 SSD算法 残差网络 特征融合 CBAM 
PMM-YOLO:多尺度特征融合的交通标志检测算法
《计算机工程与应用》2025年第4期262-271,共10页赵磊 李栋 
内蒙古自治区自然科学基金(2022QN06004)。
交通标志在智能驾驶领域有着重要的作用,面对交通标志尺寸小,易受遮挡,在复杂环境下容易出现漏检、错检等问题,提出了一种基于YOLOv5改进的PMM-YOLO交通标志检测算法。为了能够有效提取多尺度信息,并增强模型对特征信息的表达能力,提出...
关键词：交通标志检测 YOLOv5 多分支采样 特征融合 空洞卷积 注意力机制 
基于LiteTS-YOLO的交通标志检测
《自动化与仪表》2025年第1期82-89,94,共9页李冰 朱孝峰 管嘉俊 王艳芳 
国家重点研发计划项目(2017YFC0803901-2);黑龙江省自然科学基金项目(E2017001)。
针对交通标志检测精度低、漏检误检率高及传统模型体积大的问题,提出LiteTS YOLO算法。通过构建C_(2)f_FA模块,结合FasterNet优化参数量与计算复杂度,并引入高效多尺度注意力(EMA)机制以保留小目标特征;重新设计特征提取与融合网络,优...
关键词：YOLOv8s 交通标志检测 动态特征对齐 高效多尺度注意力 
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