【摘 要】
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针对目前在传统交通标志识别的检测方法中,检测结果易受环境影响,检测效果不佳。不同的场景需要设计不同的特征,随着数据量的增大,特征设计变得日益困难,且识别终端不易携带等问题。提出一种端到端基于YOLOv4的移动端道路交通标志检测系统。使用TT100K交通标志公开数据集训练YOLOv4网络,将最终训练好的权重网络移植到便携式Jetson Nano嵌入式平台。实验结果显示,YOLOv4目标识别算法能在J
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针对目前在传统交通标志识别的检测方法中,检测结果易受环境影响,检测效果不佳。不同的场景需要设计不同的特征,随着数据量的增大,特征设计变得日益困难,且识别终端不易携带等问题。提出一种端到端基于YOLOv4的移动端道路交通标志检测系统。使用TT100K交通标志公开数据集训练YOLOv4网络,将最终训练好的权重网络移植到便携式Jetson Nano嵌入式平台。实验结果显示,YOLOv4目标识别算法能在Jetson Nano平台对交通标志有好的识别效果,mAP(均值平均精度)达到78.97%。
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