基于DL-SSD模型的交通标志检测算法

作者：李杰; 高尚兵^*; 胡序洋; 李少凡; 刘宇

来源：扬州大学学报(自然科学版), 2022, 25(05): 47-53.

DOI：10.19411/j.1007-824x.2022.05.008

• 目标检测
• SSD
• 跨尺度双向特征融合
• 通道注意力机制

针对交通标志图像分辨率低、特征不明显的问题，在SSD (single shot multibox detector)目标检测模型基础上提出改进的DL-SSD(deep and low optimized single shot multibox detector)模型.该算法先通过跨尺度双向特征融合方法(cross-scale bidirectional feature pyramid network, C-BiFPN),将浅层3种不同尺度特征以自底向上和自顶向下的方式进行融合；同时在深层特征提取层提出一种通道注意力机制，增强对交通标志特征的感知能力，从而提高检测精度；最终将浅层和深层特征同时输入分类器进行分类预测.实验结果表明，DL-SSD模型在中国交通标志检测数据集CCTSDB上平均精度均值达92%,比SSD目标检测模型提高了9%,对交通标志有较好的检测效果.

• 单位
  淮阴工学院