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摘要
为了防止驾驶员因极端天气、照明条件不良、交通标志破损等原因误判或漏判道路交通标志而引发严重交通事故，以及促进智能汽车和无人驾驶技术的发展，提出一种基于YOLOv5算法的交通标志识别系统。YOLOv5在YOLOv4算法的基础上进行了检测性能提升的改进，其在目标检测方面的精度和速度都有极大的提升。实验在原有数据集的基础上还对图像进行了曝光、暗化、雾化、模糊等处理，以尽可能还原真实道路情况。实验采用Make Sense在线标注工具对数据集进行标注，在AutoDL品质GPU租用平台租赁GeForce RTX 3090对数据集进行训练。
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单位徐州工程学院
