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【摘 要】
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交通信号灯的准确检测与识别可以提高驾驶的安全性,减少交通事故的发生。为了提高移动端识别的准确率和速度,提出一种改进的轻量级YOLOv3模型实现交通信号灯的检测与识别。首先,采用轻量级的ShuffleNetv2网络替换YOLOv3的主干网络DarkNet53,实现交通信号灯的快速检测与识别;接着,融合ShuffleNetv2网络中的低、中、高层特征组成最终的高层输出特征,以丰富交通信号灯的特征表示;
【机 构】
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南通大学交通与土木工程学院,南通大学张謇学院
【出 处】
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南通大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2021年03期
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61671255),国家级大学生创新训练计划项目(202110304050Z,202110304047Z),江苏省大学生创新训练计划项目(201910304158H,202010304180H,202010304122Y),南通市科技计划项目(MS12020078)。
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