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摘要
为了提高城市真实交通场景中的交通标志、交通信号灯及停止线检测精度，提出一种基于YOLO v3的多类交通标识检测模型——T-YOLO.该模型在YOLO v3目标检测模型的基础上，采用了四种尺度特征进行检测，设计了更贴合待测交通标识的先验框，提升了模型对多类交通标识等小目标检测性能.采集13 000张城市交通场景图像并进行标注，制作成多类交通标志数据集.实验结果表明，该模型在TT100K交通标志数据集、在LaRA交通信号灯数据集均取得较好结果.同时，在自制SUTDB数据集上交通标志、交通信号灯、停止线检测精度分别为0.90、0.99、0.80.文中提出的T-YOLO模型检测实现了多类交通标识，并且检测精度高，具有一定工程实用价值.
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