基于嵌入式平台的交通标识检测

作者：俞辰; 卿粼波^*; 滕奇志; 胡亮

来源：现代计算机(专业版), 2020, (29): 37-42.

• 交通标识检测
• 嵌入式平台
• Tiny-YOLOv3
• K均值聚类
• 密集连接

针对嵌入式平台存储容量小,无法实现复杂深度学习网络的交通标识检测问题,提出一种基于改进的Tiny-YOLOv3的交通标识检测算法。首先通过K均值聚类算法对候选框进行预处理,其次增加卷积层并建立输出为8倍降采样的目标检测层,然后对网络的卷积层和目标检测层进行密集连接。最后在NVIDIA Jetson TX2上对网络进行测试,实验结果表明,改进后的Tiny-YOLOv3算法准确率为93.53%,召回率为92.49%,参数量为6.4M。相较于原Tiny-YOLOv3,准确率提高4.17%,召回率提高2.63%,参数量减少83.6%,在满足准确检测交通标识的同时降低网络在嵌入式平台的存储需求。

• 单位
  四川大学