倒计时交通信号灯的检测与识别

倒计时交通信号灯的检测与识别对于辅助驾驶和无人驾驶具有重要意义。基于深度学习的目标检测算法虽然是目前交通信号灯检测与识别领域的主流算法,但由于倒计时数字灯的读秒时间一般在100秒以上,单纯采用深度学习训练检测模型的方法难度较大,为此设计两种倒计时数字灯识别方法:第一种是基于传统图像处理与OCR相结合的方法,第二种是基于YOLOv5、图像处理、OCR相结合的方法,其中第二种方法表现较好,可有效提取数字灯ROI,并滤除噪声,在测试数据集上的识别准确率达95.6%。

计时交通信号灯与非计时信号灯差异

现代交通的标志之一就是交通信号灯的使用。交通信号灯的使用要追溯到1868年,直到1914年,在美国的克利夫兰市才率先恢复了红绿灯。随着各种交通工具的发展和交通指挥的需要,第一盏名副其实的三色灯(红黄绿三种标志)于1918年诞生。中国最早的马路红绿灯,是于1928年出现在上海英租界。从最早的手牵皮带到20世纪50年代的电气控制,从采用计算控制到现代化的电子定时监控,交通信号灯在科学化,自动化程度上不断地更新发展和完善。

基于改进YOLOv4的交通信号灯倒计时数字检测与识别

交通信号灯倒计时数字的快速检测和准确识别可以提高驾驶的安全性,减少交通事故的发生。针对目标检测算法在交通信号灯倒计时数字检测与识别中准确率较低、漏检率较高的问题,提出一种基于改进YOLOv4的交通信号灯倒计时数字检测与识别算法。首先将YOLOv4的主干网络CSPDarkNet53替换为CSPResNet50vd,并将CSPResNet50vd中stage4的3×3标准卷积替换为可变形卷积。实验表明,改进的YOLOv4算法达到79.34%的mAP和9.59%的漏检率。相较于YOLOv4,mAP提高2.58%,漏检率降低1.84%,检测速度提升了22.65%,有效地提高了识别准确率和检测速度、降低了漏检率。

论交通信号灯倒计时器的利与弊

随着经济发展,人们生活水平提高,车辆成为家庭标配。随之而来的是路面交通的拥堵。虽然最终解决交通问题需大力发展公共交通及合理的路口调度配置。但交通信号控制辅助设备的合理使用也能对疏导交通有诸多裨益。而道路交通信号灯倒计时器就是最主要的交通信号控制辅助之一。