[发明专利]一种基于YOLOv3的交通标志检测与识别方法在审
| 申请号： | 201910131881.3 | 申请日： | 2019-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN109902609A | 公开（公告）日： | 2019-06-18 |
| 发明（设计）人： | 高尚兵;卢中鹤;李新源;郭若凡;桂凯歌;周君;黄子赫;朱全银;蔡创新;李文婷 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 康燕文 |
| 地址： | 223005 江苏省淮安市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于YOLOv3的交通标志检测与识别方法，该方法首先按照VOC格式制作交通标志数据集；然后对VGG16网络进行改进，修改第一层全连接层节点数目，删去第二层全连接层，在网络中添加残差层，将激活函数ReLU换为PReLU，将网络中所有的Max pooling改为stochastic pooling，并用改进后的网络替换YOLOv3中的darknet53网络；最后使用改进后的YOLOv3对数据集进行训练，并用训练好的模型检测交通标志。本发明可以根据需求制作数据集，检测图片视频及摄像头中的交通标志，并且检测速度快，准确率高，改善了小目标交通标志检测效果不好的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 交通标志检测 交通标志 连接层 数据集 网络 并用 交通标志数据 摄像头 改进 激活函数 模型检测 网络替换 第一层 小目标 检测 准确率 残差 制作 视频 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于YOLOv3的交通标志检测与识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)制作交通标志数据集；(2)对VGG网络进行改进：删去第二层全连接层，修改第一层全连接层的结点数目，在每一层的池化之前都加入残差网络；将VGG网络中的激活函数替换为PReLU函数；使用stochastic pooling代替VGG16中的Max pooling；(3)将YOLOv3中的darknet53网络换成改进后的VGG网络作为基础网络；(4)使用改进后的模型对数据进行训练，直至训练过程中模型输出日志中loss变量不再降低；(5)使用训练好的模型对交通标志进行检测。
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