【摘 要】
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交通标志检测识别是辅助驾驶系统的重要技术。随着深度学习的崛起,许多学者已在国内外公开的交通标志数据集上进行了大量结果优秀的研究,但对于小目标的检测效果并不理想。因此,本文以全景图中的交通标志为研究对象,针对高分辨率图像中小尺寸交通标志检测效率低、实时性不好的问题提出几个改进策略。本文主要研究的内容为:（1）针对TT100K（Tsinghua-Tencent 100K）数据类别不均衡问题,在TT10
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交通标志检测识别是辅助驾驶系统的重要技术。随着深度学习的崛起,许多学者已在国内外公开的交通标志数据集上进行了大量结果优秀的研究,但对于小目标的检测效果并不理想。因此,本文以全景图中的交通标志为研究对象,针对高分辨率图像中小尺寸交通标志检测效率低、实时性不好的问题提出几个改进策略。本文主要研究的内容为:（1）针对TT100K（Tsinghua-Tencent 100K）数据类别不均衡问题,在TT100K的基础上,通过数据扩充和数据增强方式实现数据均衡化处理,构建一个新的交通标志数据集N-TT100K;然后使用Labelme对数据进行标准化处理,实验结果表明,新的数据集检测效果更优。（2）针对小尺寸交通标志在图像中所占的比例较小、图像模糊等因素导致的检测效果不佳问题,设计了一个轻量级超分辨率网络（Super Resolution Net,SRN）,通过超分辨重建图像,提高小尺寸交通标志区域的分辨率。从实验结果可知,SRN增加了小尺寸交通标志的语义信息,在N-TT100K数据集上Efficient Det模型的m AP达到90.73%。（3）针对Efficient Det网络中训练前需要对Anchor相关的超参数进行设置,且需进行大量的计算,造成内存资源浪费、泛化性差等问题,受FCOS思想的启发,提出N-EDet网络,在预测部分采用逐元素方式进行正负样本预测,并增加一个中心度预测分支,通过中心度对真实框边界点的正样本进行抑制,提高检测速度的同时降低误检率。最后将所有优化策略整合在一起,提出基于超分辨图像重建和Anchor-free思想的交通标志检测识别模型（Traffic Signs-Efficient Det,TS-EDet）,并在N-TT100K上进行测试。实验结果表明,算法平均精度均值达到了92.57%,检测速度FPS达到55.5,与Tiny-YOLOv3等模型相比,TS-EDet对小尺寸交通标志检测识别具有更优秀的性能。
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