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Detección de pequeñas señales de tráfico chinas mediante el método YOLOv3 mejorado
La deteccin a larga distancia de las seales de trfico proporciona a los conductores ms tiempo de reaccin, lo que constituye una tcnica eficaz para reducir la probabilidad de accidentes repentinos. Se sabe que el tamao de la imagen de las seales de trfico lejanas disminuye con la distancia. Este hecho supone un gran reto para la deteccin a larga distancia. Con el objetivo de mejorar la tasa de reconocimiento de objetivos pequeos a larga distancia, diseamos una estructura de deteccin de cuatro escalas basada en la estructura de deteccin de tres escalas de la red YOLOv3. Para reducir los efectos de oclusin de objetos similares, se sustituye NMS por soft-NMS. Adems, se entrenan los conjuntos de datos y se utiliza el mtodo K-Means para generar las cajas de anclaje adecuadas, con el fin de acelerar el clculo de la red. Utilizando estos mtodos, se han obtenido mejores resultados experimentales para el reconocimiento de seales de trfico de larga distancia. La tasa de reconocimiento es de 43,8 fotogramas por segundo (FPS), y la precisin de reconocimiento mejora hasta el 98,8%, mucho mejor que la del YOLOv3 original.
Autores: Zhang, Baojun; Wang, Guili; Wang, Huilan; Xu, Chenchen; Li, Yu; Xu, Lin
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi
Año: 2021
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículos
Categoría
Matemáticas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 10
Citaciones: Sin citaciones
Hindawi
Mathematical Problems in Engineering
Volume , Article ID 8826593, 10 pages
https://doi.org/10.1155/2021/8826593
Zhang Baojun1, Wang Guili1, Wang Huilan1, Xu Chenchen1, Li Yu1, Xu Lin3
School of Physics and Electronic Information China, Anhui Provincial Engineering Laboratory on Information Fusion and Control of Intelligent Robot China, School of Mathematics and Statistics ChinaAcademic Editor: Zhou Weijun
Contact: @hindawi.com
La deteccin a larga distancia de las seales de trfico proporciona a los conductores ms tiempo de reaccin, lo que constituye una tcnica eficaz para reducir la probabilidad de accidentes repentinos. Se sabe que el tamao de la imagen de las seales de trfico lejanas disminuye con la distancia. Este hecho supone un gran reto para la deteccin a larga distancia. Con el objetivo de mejorar la tasa de reconocimiento de objetivos pequeos a larga distancia, diseamos una estructura de deteccin de cuatro escalas basada en la estructura de deteccin de tres escalas de la red YOLOv3. Para reducir los efectos de oclusin de objetos similares, se sustituye NMS por soft-NMS. Adems, se entrenan los conjuntos de datos y se utiliza el mtodo K-Means para generar las cajas de anclaje adecuadas, con el fin de acelerar el clculo de la red. Utilizando estos mtodos, se han obtenido mejores resultados experimentales para el reconocimiento de seales de trfico de larga distancia. La tasa de reconocimiento es de 43,8 fotogramas por segundo (FPS), y la precisin de reconocimiento mejora hasta el 98,8%, mucho mejor que la del YOLOv3 original.
Descripción
La deteccin a larga distancia de las seales de trfico proporciona a los conductores ms tiempo de reaccin, lo que constituye una tcnica eficaz para reducir la probabilidad de accidentes repentinos. Se sabe que el tamao de la imagen de las seales de trfico lejanas disminuye con la distancia. Este hecho supone un gran reto para la deteccin a larga distancia. Con el objetivo de mejorar la tasa de reconocimiento de objetivos pequeos a larga distancia, diseamos una estructura de deteccin de cuatro escalas basada en la estructura de deteccin de tres escalas de la red YOLOv3. Para reducir los efectos de oclusin de objetos similares, se sustituye NMS por soft-NMS. Adems, se entrenan los conjuntos de datos y se utiliza el mtodo K-Means para generar las cajas de anclaje adecuadas, con el fin de acelerar el clculo de la red. Utilizando estos mtodos, se han obtenido mejores resultados experimentales para el reconocimiento de seales de trfico de larga distancia. La tasa de reconocimiento es de 43,8 fotogramas por segundo (FPS), y la precisin de reconocimiento mejora hasta el 98,8%, mucho mejor que la del YOLOv3 original.