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摘要
针对交通标志在图像中占比小，存在难以准确识别的问题，提出以YOLOv3网络模型为基础的改进算法对交通标志进行识别。调整网络中的CBL层，使用较浅层次网络的输出特征图，降低漏检率；采用焦点损失函数计算置信度，降低了误报率和对数平均未命中率；将图像分块预处理，解决较小的对象特征因图像大小调整而丢失的问题，提高主干网络检测速度。该算法在中国交通标志数据集上验证结果表明，提高YOLOv3网络的平均精度和整体性能，mAP达到97.84%,速度达35.6fps。
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单位无锡商业职业技术学院
