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在车载边缘计算单元中,由于其硬件设备的资源受限,开发适用于车载边缘计算的轻量级、高效的交通标识检测模型变得越来越迫切。文中提出了一种基于Tiny YOLO改进的轻量级交通标识检测模型,称为L-YOLO。首先,L-YOLO使用部分残差连接来增强轻量级网络的学习能力;其次,为了降低交通标识的误检和漏检,L-YOLO使用高斯损失函数作为边界框的定位损失。在TAD16K交通标识检测数据集上,L-YOLO的参数量为18.8 M,计算量为8.211 BFlops,检测速度为83.3 FPS,同时mAP达到86%