基于改进YOLOV5的交通信号灯检测算法研究

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中文摘要：针对传统的交通信号灯检测难度大、准确率低等问题，本文提出了一种基于EfficientNet和CBAM的YOLOV5 交通信号灯检测算法。该算法通过引入EfficientNet作为骨干网络，提高了检测器的效率和准确性的同时，引入CBAM模块加强了网络的注意力机制，进一步提高了检测器的性能。在 BDD 数据集上的实验结果表明，本文提出的算法检测精度达到 93。6%，相比于现有的交通信号灯检测算法，在检测速度和准确性方面均有显著提升。该算法具有较高的实用价值，可用于智能交通系统等领域。

作者：

姚燕婷、雷旭霞、王厚斌、肖志仁

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作者单位：

西藏大学信息科学技术学院西藏 850000

关键词：

计算机视觉 Yolov5 交通灯检测 EfficientNet网络注意力机制

出版年：

2024

网络安全技术与应用

北京大学出版社

网络安全技术与应用

CHSSCD

影响因子：0.417

ISSN：1009-6833

年,卷(期)：2024.(4)

参考文献量5