基于深度学习的道路交通标志多目标实时检测

作者：刘英璇; 伍锡如^*; 雪刚刚

来源：广西师范大学学报(自然科学版), 2020, 38(02): 96-106.

DOI：10.16088/j.issn.1001-6600.2020.02.011

• 交通标志
• 智能驾驶
• 深度学习
• Faster-RCNN
• 多目标检测

针对已有道路交通标志检测方法速度慢、受环境影响大、检测效果差等问题,本文提出一种基于Faster-RCNN的道路交通标志多目标实时检测方法。首先,对Faster-RCNN目标检测原理进行深入分析;然后,优化Faster-RCNN网络结构,并选择出合适的预训练模型和网络超参数;最后,在德国交通标志检测数据集(German traffic sign detection dataset, GTSD)上设计多组对比试验,证明了该方法的有效性,单张图片检测时间为0.4 s,准确率达71%以上。在瑞典交通标志检测数据集(Sweden traffic sign detection dataset, STSD)上进行迁移测试,展现了良好的泛化能力,为智能汽车的应用提供了理论依据和技术支持。

• 单位
  桂林电子科技大学; 自动化学院; 广西师范大学