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面向微型交通标志的ASPC-YOLOv8检测算法

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针对在部分遮挡和复杂背景下的微型交通标志误检、漏检等问题,提出一种基于YOLOv8s的交通标志检测框架.构建空间自适应金字塔卷积模块(ASPC)代替Neck所有Conv模块,设计全新的ASPC2f模块代替部分C2f模块,减少了模型参数量,提升了检测性能;为解决在检测小目标时因尺度不一致而导致的语义信息损失问题,引入小目标检测层,以增强深层和浅层语义信息的有效融合;使用EIOU代替原来的边界框损失函数,提升网络边界框回归性能.经实验,该方法在TT100K交通标志数据集上平均精度均值(mAP)达到89.7％,相较于原模型提升6.2个百分点,微型目标平均精度均值相对提升9.4个百分点,参数量降低2.6 MB.
ASPC-YOLOv8 detection algorithm for miniature traffic signs
To address the misdetection and omission of miniature traffic signs under partial occlusion and complex background, this paper proposes a traffic sign detection framework based on YOLOv8s.First, the adaptive spatial pyramid convolution module ( ASPC) is built to replace the Neck part of the Conv module.A new ASPC2f module is designed to replace the part of the C2f module, reducing the number of model parameters and improving the detection performance.To mitigate the semantic information loss due to the inconsistency of scale in detecting the miniature targets, a miniature target detection layer is introduced to enhance the effective fusion of deep and shallow semantic information.Finally, the EIOU is employed to replace original bounding box loss function to improve the network bounding box regression performance.Our experimental results show the method achieves 89.7％ mean average precision (mAP) on the TT100K traffic sign dataset, 6.2 percentage points higher compared to that of the original model.Meanwhile, it is 9 .4 percentage points higher in the mean average precision of the microtargets and reduces the number of parameters by 2.6 MB.

traffic sign detectionsmall target detectionspatial pyramid convolutionfeature fusion

陈其彬、邓涛、杨志军、汪世豪、李彦波、韩振宇、陈梓山

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重庆交通大学 机电与车辆工程学院, 重庆 400074

重庆交通大学 航空学院, 重庆 400074

绿色航空能源动力重庆市重点实验室, 重庆 400074

重庆交通大学绿色航空技术研究院, 重庆 400074

凌云工业股份有限公司, 上海 201708

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交通标志检测 小目标检测 空间金字塔卷积 特征融合

国家自然科学基金项目重庆市教育委员会科学技术研究重点项目重庆交通大学自然科学类揭榜挂帅项目重庆市自然科学基金项目

52275051KJZD-K202000701XJ2023000701CSTB2022NSCQ-LZX0068

2024

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2024.05.007

重庆理工大学学报
重庆理工大学

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CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2024.38(9)
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