简介:摘要:复杂场景中检测交通标志对于智能导航与自动驾驶具有重要研究意义与实用价值,针对目前交通标志检测率较低的问题,本文提出了基于深度学习网络的交通标志检测系统,系统包括图像采集模块、交通标志检测模块和导航模块。其中交通标志检测模块采用最新YOLOv6网络为基础,基于重参数化结构,提升了检测准确率,通过软件界面可以在视频中实时准确的标志出交通标志。经过实验验证,本文交通标志检测系统有更高的检测准确率,具有较好的应用价值。
简介:摘要:复杂场景中检测交通标志对于智能导航与自动驾驶具有重要研究意义与实用价值,针对目前交通标志检测率较低的问题,本文提出了基于深度学习网络的交通标志检测系统,系统包括图像采集模块、交通标志检测模块和导航模块。其中交通标志检测模块采用最新YOLOv6网络为基础,基于重参数化结构,提升了检测准确率,通过软件界面可以在视频中实时准确的标志出交通标志。经过实验验证,本文交通标志检测系统有更高的检测准确率,具有较好的应用价值。
简介:摘要:智能车是一个多模块组成的整体系统,其车体感知模块一般包含:摄像头、雷达、GPS等传感器。户外智能车通过这些设备满足其对周围环境的感知。户外智能车只有对周围信息有了正确的感知才能进行下一步工作,其中车道线检测和交通标志检测与识别一直是户外智能车环境感知系统中核心的部分。车道线检测和交通标志识别除了对于减少交通事故的发生率具有重要意义外,还是智能车在环境感知系统中核心部分。如何快速检测并识别交通标志对于智能车在执行工作至关重要。车道线作为最基本的交通标志,在交通标志识别领域中通常被划为单独的研究领域,这是因为近年来无人驾驶汽车的兴起,车道线的自动检测识别研究进展很快。车道线检测主要存在的问题就是在十分复杂的实际情况中很难保证检测的实时性和准确性。尤其是在夜间大雾天气以及模糊或者有干扰标志的路面状况下,要保证其检测的准确性与实时性是比较有挑战性的。除此之外,图像尺寸大小的不一致或出现模糊、扭曲、产生形变等问题都会为交通标志的检测和识别带来困难。现如今实现部分自动化级别的新车已成功上市,还有些厂商声明已经可以实现高度自动化级别,而路径规划作为自动驾驶车辆中极为重要的一环,如何更快更好地获得最优路径也已成为当前的研究热点。路径规划问题主要是让目标对象在有多个障碍物的复杂环境中找到一条从起始点到目标点的安全无碰撞路径。基于此,本篇文章对基于交通标志检测的无人车路径规划方法进行研究,以供参考。