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一种增强前景的轻量级交通标志检测模型: 2025年; 交通标志检测在辅助驾驶中扮演着不可或缺的角色,为安全驾驶提供了至关重要的支持。在实际交通环境中,在黑夜或雨天产生的背景噪声会加大交通标志检测的难度。现有模型往往难以有效检出远处的小目标交通标志,此外,在设计交通标志检测模型时应当考虑到实际部署对模型体积的要求。为此,在YOLOv8的基础上提出一种增强前景的轻量级交通标志目标检测模型。首先,设计了1个轻量级的PC2f模块替换掉原本Backbone中的部分C2f模块,该模块降低了模型的参数量和计算量,在保留更多浅层信息的同时进一步丰富了梯度流信息,同时实现了模型轻量化和提升检测性能;其次,设计了前景增强模块(FEM)并将其引入Neck位置,该模块能够有效放大前景信息并减弱背景噪声;最后,增加了一层小目标检测层,用于在高分辨率的图像上提取浅层特征,加强模型对小目标交通标志的检测性能。实验结果表明,优化后的模型在数据集CCTSDB 2021和GTSDB上的mAP_(50)分别达到了82.5%和95.3%,相较于原模型分别提升了3.6和1百分点,并且模型权重大小减小了0.22×10^(6)。这些结果验证了所提模型在实际应用中的有效性。; 袁亚剑毛力; 关键词：交通标志检测小目标检测

改进YOLOv8的小目标交通标志检测方法: 本发明公开了一种基于YOLOv8的交通标志检测算法，属于深度学习和计算机视觉技术领域。该算法通过对原网络结构进行改进创新，设计出全新的网络结构YOLOv8‑U来提高小目标的检测精度，并设计出一种三分支结构的特征提取模块，...; 李佳豪孟庆松

一种分离式的交通标志检测与识别方法: 本发明公开了一种分离交通检测方法，本发明通过一个用于交通标志检测的YOLOv3‑SPP‑SE网络和一个用于交通标志分类的MobileNetv3‑small网络完成对交通标志的检测与识别；首先通过将视频流解码为用于检测的图...; 金文杨熙岑翼刚万晴

一种基于小目标特征增强的交通标志检测方法: 本发明公开了一种基于小目标特征增强的交通标志检测方法，主要包括以下步骤：构建交通标志数据集并进行数据增强；针对数据集中检测目标尺寸小，使用K‑means++聚类算法得到先验框并且使用非线性的聚类距离；根据数据集中显现的小...; 田艳雪任毅龙张俊杰杨灿于海洋

交通标志检测方法、装置、设备、介质和自动驾驶车辆: 本公开提供了一种交通标志检测方法、装置、设备、介质和自动驾驶车辆，涉及计算机技术领域，具体涉及自动驾驶、智能交通、计算机视觉、深度学习等人工智能技术领域。交通标志检测方法包括：对自动驾驶车辆采集的环境图像进行检测处理，以...; 赵鑫

一种融合CNN和Transformer的复杂环境下交通标志检测方法: 本发明公开了一种融合CNN和Transformer的复杂环境下交通标志检测方法，该方法包括：获取交通标志图像数据并进行标注，制作交通标志检测数据集；构建融合了CNN与Transformer的交通标志检测模型；使用制作的交...; 周竹萍储小松窦亮林锐

一种基于多尺度特征融合的复杂背景下交通标志检测方法: 本发明公开了一种基于多尺度特征融合的复杂背景下交通标志检测方法，包括以下步骤：包括以下步骤：A1图像输入；A2主干网络特征提取：图像经过DS‑C3模块的处理，提取出多尺度的特征信息；A3特征融合：提取的多尺度特征经过新加...; 张静杜晓雨谭亚军周晔

基于高分辨率网络与轻量注意力机制的交通标志检测方法: 一种基于高分辨率网络与轻量注意力机制的交通标志检测方法，包括：构建数据集并进行数据预处理，构成训练集和测试集；搭建基于高分辨率网络与轻量注意力机制的交通标志识别神经网络模型，包括依次串接的：输入单元、用于提取图像特征的多...; 吕卫梁芷茵褚晶辉

一种融合轻量化检测头的RCSOSA-AFGC交通标志检测方法及系统: 本发明公开了一种融合轻量化检测头的RCSOSA‑AFGC交通标志检测方法及系统，所述交通标志检测方法包括：获取交通标志数据集；基于YOLOv10构建交通标志检测模型：将主干网络中C2f模块替换为C2f_QB_OEMA模块...; 张宇恒姜明新冯国露周清清孔宁

多算法融合的车载执法取证系统中实时车辆与交通标志检测技术: 2025年; 随着智能交通系统的快速发展,车载执法取证系统作为重要的交通执法工具,正在逐步应用于城市管理和交通安全领域。本文聚焦多算法融合的车载执法取证系统中的实时车辆与交通标志检测技术,深入剖析车载执法取证系统架构,阐述车辆及交通标志检测面临的实时性、准确性要求与难点。对比传统车辆检测方法与基于深度学习的检测手段,详述多算法融合在车辆和交通标志检测中的应用优势、实现过程及优化策略,以期为提升车载执法取证系统性能提供参考。; 阮成杨; 关键词：取证系统车辆检测交通标志检测

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