基于嵌入式平台的交通标识检测

• 作者: 俞辰 卿粼波 滕奇志 胡亮
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 交通标识检测 嵌入式平台 Tiny-YOLOv3 K均值聚类 密集连接
• 年，卷（期）: 2020,（29）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 37-42
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2020.29.006

摘要

针对嵌入式平台存储容量小,无法实现复杂深度学习网络的交通标识检测问题,提出一种基于改进的Tiny-YOLOv3的交通标识检测算法.首先通过K均值聚类算法对候选框进行预处理,其次增加卷积层并建立输出为8倍降采样的目标检测层,然后对网络的卷积层和目标检测层进行密集连接.最后在NVIDIA Jetson TX2上对网络进行测试,实验结果表明,改进后的Tiny-YOLOv3算法准确率为93.53％,召回率为92.49％,参数量为6.4M.相较于原Tiny-YO-LOv3,准确率提高4.17％,召回率提高2.63％,参数量减少83.6％,在满足准确检测交通标识的同时降低网络在嵌入式平台的存储需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	滕奇志		198	900	14.0	21.0
2	卿粼波		181	565	11.0	15.0
3	胡亮		12	18	3.0	3.0
4	俞辰		1	0	0.0	0.0