摘要
交通标志作为交通信息的重要组成方式,包括了车道限速标志、车道方向标志以及车道警示提示等交通信息交通标志,交通标志已经成为了无人驾驶技术重要的组成部分,针对交通标志的识别研究受到了人们的关注,也对交通标志的识别提出了更高的精度和效率要求。 针对已有的图像识别的精准度的问题,本文提出了基于改进 Faster R-CNN 网络的交通标志图像检测方法,该方法采用高效的 Faster R-CNN 网络,在检测过程中降低检测时间。该方法通过区域生成网络与快速卷积网络共享卷积层计算,使区域生成网络可以做到几乎没有计算代价。本文给出了Faster R-CNN 的路标检测框架,针对Faster R-CNN 的路标检测模型进行了改进,然后收集了测试使用的数据集,给出了目标检测的衡量评估指标,并对实验结果进行分析,最后实验证明本文提出的改进方法可以达到96%的识别率。
