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公开(公告)号：CN116778456A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310836068.2
申请日：2023-07-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/30
Abstract: 本发明公开一种基于改进YOLOv5s的交通标志检测方法，属于目标检测和交通标志检测技术领域，本发明旨在缓解复杂背景下交通标志检测干扰多、辨识度低的问题。针对此问题，本文提出了一种改进的YOLOv5s检测模型以弥补现有模型的不足，在检测交通标志的过程中，引入多层GhostBottleneck网络，并通过引入注意力机制模块(CBAM)来聚焦和增强有效特征，能有效提取小目标特征信息，并抑制背景噪声，提高复杂背景下交通标志的检测能力。在著名的公开的清华‑腾讯交通标志数据集(TT100K)上对模型进行评估，取得了良好的检测效果，并具有良好的鲁棒性。
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