一种基于YOLOv5改进的雨天环境交通标志识别检测OA
An Improved Traffic Sign Recognition and Detection on Rainy Environment Based on YOLOv5
文章提出一种基于YOLOv5改进的雨天环境交通标志识别检测方法.首先采用渐进递归网络(PRN)对摄像头采集到的画面进行去雨处理;其次通过加深网络深度,提取更深层次的小目标特征;然后在减少残差网络深度以减少计算量的基础上,加快模型检测的速度;最后以控制下采样倍数的方式解决小型目标难以识别的问题,并且引入K-means++先验框到模型.实验结果表明,YOLOv5改进模型的F1-score为0.923,AP@0.5为0.96,mAP@0.5:0.95位…查看全部>>
王旭
太原师范学院计算机科学与技术学院,山西晋中 030619
信息技术与安全科学
交通标志识别YOLOv5渐进递归网络雨天
《现代信息科技》 2022 (20)
71-75,80,6
评论