交通标志识别

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基于卷积神经网络的交通标志识别系统设计与实现
《电脑知识与技术》2025年第4期32-35,41,共5页李志明 梁莹莹 吴豆豆 谢永盛 
广西科技项目(桂科AA21077018);广西科技师范学院科研项目(GXKS2024YB033、GXKS2024YB032、GXKS2024QNTD20);来宾市项目(来科能220903)。
现如今交通标志识别作为智能驾驶中不可或缺的一部分有着重要的研究意义。为了提高交通标志识别的分类准确度,结合当下流行的YOLOv5卷积神经网络目标检测模型,本文以国内交通标志为例,研究如何运用YOLOv5算法实现交通标志目标检测,同时...
关键词：卷积神经网络 交通标志识别 YOLOv5 深度学习 目标检测 
改进YOLOv7在复杂场景下的交通标志检测算法
《计算机工程》2025年第2期335-343,共9页许明 屈泰澎 姜彦吉 
辽宁省教育厅项目(LJKZ0338)。
为解决现有目标检测算法在复杂场景下对交通标志的误检、漏检等问题,提出一种改进YOLOv7的交通标志检测算法YOLOv7-MBFE。首先,提出一种基于膨胀卷积的多分支特征提取模块,控制最短和最长的梯度路径,增强模型的特征提取能力;其次,在头...
关键词：目标检测 交通标志识别 YOLOv7 多分支特征提取 多尺度特征融合 注意力机制 
复杂场景下的交通标志小目标检测算法
《电子测量技术》2025年第2期158-169,共12页王浩 张其猛 龚德成 
国家自然科学基金(52402381)项目资助。
在交通标志识别应用中,待检测目标多为小目标,易出现漏检、误检等问题。针对这些问题,基于YOLOv8s算法设计了一种改进的交通标志识别算法,FKDS-YOLOv8s。使用FasterBlock重构C2f模块,形成新的轻量化模块C2f-Faster,既提升模型特征提取能...
关键词：交通标志识别 动态上采样 注意力机制 轻量化 Shape-IoU 
一种改进多尺度特征融合的交通标志识别算法被引量：1
《电讯技术》2024年第12期1955-1962,共8页余翔 靳闪闪 杨路 
国家自然科学基金资助项目(62176035)。
为了进一步提高在背景复杂且目标距离远的情况下交通标志识别算法的识别准确率,在YOLOv5s算法的基础上提出了一种改进的交通标志识别算法MAFM-YOLO。首先,在颈部网络设计了基于空洞混合注意力机制的多尺度注意力特征融合模块,使网络在...
关键词：交通标志识别 YOLOv5s 多尺度特征融合 混合注意力机制 归一化Wasserstein距离 
基于改进YOLOv5s的轻量化交通标志识别检测算法
《激光与光电子学进展》2024年第24期92-104,共13页刘菲 钟延芬 邱佳伟 
江西省高校人文社科研究项目(YS22113)。
为应对常见交通标志检测方法在光照条件不佳、捕获远距离小目标、复杂背景等情况下检测精度及模型计算效率不足的问题,提出一种改进的YOLOv5s算法,命名为BMGE-YOLOv5s。所提方法将YOLOv5s的原始骨干网络替换为BoTNet (bottleneck Transf...
关键词：YOLOv5s 交通标志识别与检测 深度学习 注意力机制 轻量化 MPDIoU损失函数 
改进YOLOv5框架的交通标志检测算法
《传感技术学报》2024年第12期2084-2092,共9页兰天 欧阳嘉泰 何宇豪 易方旭 易明发 王冠凌 
安徽高校自然科学研究重大项目(J2021ZD0116);皖江高端装备制造协同创新中心开放基金项目(GCKJ2018007)。
针对传统YOLOv5算法识别交通标志精度低的问题,提出了一种改进的YOLOv5模型。首先,在骨干网络中加入CA注意力机制,考虑了通道信息和方向相关的位置信息,提高检测精度;然后,引入了DIoU_NMS,它将中心点考虑进来保留更多的矩形框,提高遮掩...
关键词：图像处理 交通标志识别 YOLOv5 CA注意力机制 DIoU_NMS 递归门控卷积 
2025款汉DM-i
《汽车观察》2024年第6期114-114,共1页
售价:16.58万~22.58万元全面升级、更省更豪华技术上:25款汉DM-i全系搭载比亚迪第五代DM技术,亏电油耗3.8L/100 km、综合油耗1350 KM、零百加速6.9 s,实现低油耗、强动力。设计上:新增未央灰车色,更显国潮风范,也更加年轻动感。此外,前...
关键词：进气格栅 自适应巡航 智能驾驶 可变阻尼 比亚迪 辅助功能 交通标志识别 简洁大气 
基于改进YOLOv5的交通标志检测与识别
《台州学院学报》2024年第6期47-55,共9页刘昕宇 薛波 林梦成 
国家自然科学基金项目(62003151);江苏省基础研究计划项目(BK20191035)。
针对无人驾驶时识别不同道路环境下小型交通标志准确率低、检测速度慢的问题,提出一种基于改进YOLOv5的目标识别算法。为了减小模型体积,提高模型推理速度,该算法用Ghost模块替换原有的网络架构,在特征融合阶段结合通道注意力机制,以帮...
关键词：交通标志识别 目标检测 注意力机制 
YOLOv5s模型的改进及其在交通标志检测上的应用
《遥感信息》2024年第6期87-93,共7页傅融 逯洋 彭淼 
吉林省创新创业人才基金(2023QN31);吉林省自然科学基金(YDZJ202301ZYTS157);吉林省发展和改革委员会创新项目(2021C038-7)。
正确检测交通标志是智能驾驶和无人驾驶的关键性技术。针对交通标志目标小且精度低的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s模型的算法。首先,采用加权双向特征金字塔结构进行跨尺度特征融合,很好地整合了语义信息与定位信息,提高了检测精度;...
关键词：YOLOv5 交通标志识别 BiFPN 损失函数 检测层 
基于YOLOX-Tiny的长尾分布交通标志识别模型
《系统仿真学报》2024年第11期2503-2516,共14页伍云鹏 付应雄 沈丽君 崔峰 
国家重点研发计划(2018AAA0103103);国家自然科学基金(32171461)。
在智能驾驶领域,准确识别交通标志对行车安全具有重要意义,交通标志训练集往往服从长尾分布,这为交通标志识别带来极大难度。针对于长尾分布数据集训练出的模型在尾类上表现差的现象,提出一种基于YOLOX-Tiny的长尾分布交通标志识别模型...
关键词：长尾分布 YOLOX 交通标志识别 注意力机制 特征重组 多尺度特征融合 
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