【摘 要】
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道路交通标志是保证驾驶安全、交通顺畅所设置的指示性标志，遵守交通标志的指示是每个驾驶员的义务，然而由于漏看或误判交通标志所造成的交通违章时有发生，甚至有时还会造成严重的交通事故，危害人身财产安全。因此，交通标志检测算法的研究显得尤为重要。随着计算机视觉理论不断发展，卷积神经网络被广泛应用于目标检测领域，在交通标志检测课题上得到了广泛的应用与发展。应用于无人驾驶或辅助驾驶领域的交通标志检测算法成为了
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道路交通标志是保证驾驶安全、交通顺畅所设置的指示性标志，遵守交通标志的指示是每个驾驶员的义务，然而由于漏看或误判交通标志所造成的交通违章时有发生，甚至有时还会造成严重的交通事故，危害人身财产安全。因此，交通标志检测算法的研究显得尤为重要。随着计算机视觉理论不断发展，卷积神经网络被广泛应用于目标检测领域，在交通标志检测课题上得到了广泛的应用与发展。应用于无人驾驶或辅助驾驶领域的交通标志检测算法成为了国内外研究的热点，同时也是提高驾驶安全性的实际需要。但随着技术进步，应用于产品的目标检测算法对检测精度的要求也越来越高，通过单帧进行检测已无法满足实际需要，因此使用视频中的连续帧进行交通标志检测成为了新的解决思路。
本文主要的工作内容有三点。第一、针对国内交通标志数据集较少、没有基于视频连续帧进行标注的数据集的问题，本文对现有数据集进行了整理与二次标注，制作了用于连续帧进行检测的新数据集。同时本文在实际道路上采集数据并进行标注作为新数据集的扩充数据集。第二、使用特征金字塔网络将浅层特征与深层特征融合，在多尺度特征图上进行检测优化了检测算法对于小尺寸交通标志的检测性能，可实现对于小尺寸交通标志目标框检测的性能提升。第三、针对检测网络对于小尺寸交通标志分类准确率较低的问题，提出了融合连续帧图片的特征信息的改进算法，强化对交通标志的分类，提高了交通标志检测的准确率。最终，本文所提算法可以实现较高精度的交通标志检测，可应用于实际的驾驶环境中，有一定的实用价值。
为分析说明本文所提算法的性能，本文设计多组对比试验，根据不同算法在实验数据集上的检测性能表现，论证了特征金字塔网络在检测小尺寸交通标志时的性能优势，还对原有方法进行改进，使用基于视频连续帧检测对原有网络进行改进，实现了在小尺寸交通标志检测的平均准确率上提升了5.6%。
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