虚拟仿真环境下用于自动驾驶的交通标志检测与识别
计算机视觉与模式识别
2019-11-14 v1 图像与视频处理
摘要
本研究基于RetinaNet开发了一种交通标志检测与识别算法。为改进交通标志检测，从两方面进行了修改：通过图像裁剪解决图像大且交通标志小的问题；使用更多不同尺度的锚框以检测不同大小和形状的交通标志。所提算法在虚拟仿真环境下的一系列自动驾驶前视图像中进行训练和测试。结果表明，该算法在良好光照和天气条件下表现极好。其缺点是有时在雪天等恶劣天气条件下无法检测到目标，且无法区分具有不同限速值的限速标志。
引用
@article{arxiv.1911.05626,
title = {Traffic Sign Detection and Recognition for Autonomous Driving in Virtual Simulation Environment},
author = {Meixin Zhu and Jingyun Hu and Ziyuan Pu and Zhiyong Cui and Liangwu Yan and Yinhai Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.05626},
year = {2019}
}
备注
8 pages, 12 figures