[发明专利]一种改进YOLOv4的交通标志识别方法在审
| 申请号： | 202110005171.3 | 申请日： | 2021-01-05 |
| 公开（公告）号： | CN112699900A | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 郭继峰;孙文博;马志强;白淼源 | 申请（专利权）人： | 东北林业大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150040 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种改进YOLOv4的交通标志识别方法。通过对实验数据集进行添加随机高斯噪声、CutMix数据增强和马赛克数据增强等数据预处理方法对数据集进行扩充，再利用改进的YOLOv4模型识别出交通标志及其置信度。所述改进的YOLOv4模型是首先在引入深度可分离卷积的特征提取网络进行特征提取，然后将获得的不同尺度特征图输入双向特征金字塔网络结构进行多尺度特征融合，融合不同尺度特征信息并增强相同尺度信息，最后对不同大小特征图进行预测与回归获得最终识别结果。改进的YOLOv4模型利用Focal损失函数使识别过程中正负样本数量不均衡问题得以解决。实验表明，改进的YOLOv4模型参数量与计算量较小，推理时间短，能够快速准确地识别出不同环境下的交通标志。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 改进 yolov4 交通标志 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于东北林业大学，未经东北林业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110005171.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种基于ICCD矩阵的太赫兹时域波形测量平台及方法
- 下一篇：养鸡用喂食装置
