随着《智能汽车创新发展战略》的发布，国家大力发展智能网联汽车势在必行。在自动驾驶技术中，复杂环境中目标物体的识别和判别是一项高难度的挑战，也是需要解决的重点任务之一。本文主要针对汽车智能化设计领域占有重要基础地位的图像识别功能，利用深度学习框架PyTorch和YOLOv3算法对于交通信号灯的判定进行学习训练，最终对获取的交通路况实景图进行识别，取得一定的实际检测效果，以期推动汽车智能化设计领域的技术创新和突破。
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