面向多尺度交通标志的快速识别算法

由于光照、尺寸形变等因素,在自然条件下实时准确地检测和识别多尺度交通标志一直具有挑战性。针对该问题,论文提出一个面向多尺度交通标志的快速识别算法。首先,论文采用了一种基于多通道融合的输入方式,解决原始图像直接输入导致局部边缘刻画不明显的问题;同时,论文研究了一种注意力机制与多尺度特征相结合的交通标志检测算法。通过FPN网络获取多尺度特征图,同时在每个尺度的特征图中通过RPN网络定位出候选目标区域,最后候选目标区域的上下文信息与提取的目标多尺度特征进行拼接,该方法对小尺度的交通标志检测效果显著;最后,论文构建了一个多辅支卷积神经网络,在保持精度情况下,加快了交通标志的识别速度。实验表明,论文的方法有效地降低了交通标志的漏检率,同时显著提升了多尺度交通标志识别的实时性和准确性。