基于改进YOLOv5的实时交通标志识别

作者：杨茜茜; 周箩鱼; 邹学玉^*

来源：电脑知识与技术, 2023, 19(02): 1-11.

DOI：10.14004/j.cnki.ckt.2023.0066

• 交通标志识别
• 小目标检测
• YOLOv5
• Cluster NMS
• 标志替换法

针对在检测较小的交通标志时检测精度不高、检测速度慢的问题，提出一种改进YOLOv5的交通标志检测算法。改进的算法利用Cluster NMS(Non Maximum Suppression)替换YOLOv5算法的加权非极大抑制(Non-Maximum Weighting,NMW),Cluster NMS可以提高小目标检测的准确度和速度，另外利用标志替换法对数据集进行扩增进而提高模型的检测精度。在TT100K数据集上通过将改进的方法与经典算法进行实验对比，证明了改进的方法效果更好，改良的YOLOv5算法mAP@0.5(mean Average Precision)高达89.8%，检测速度为92.59帧/s，不只检测精度高而且检测速度也快。

• 单位
  长江大学