【摘 要】
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交通信号灯检测和识别是无人驾驶和辅助驾驶领域的重要研究内容,能够避免在通过路口时由于交通信号灯判断失误导致的交通事故,提升驾驶的安全性。客观的复杂交通场景增加了检
【机 构】
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北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室,北京联合大学机器人学院,北京联合大学应用科技学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61802019);北京市教育委员会科技计划资助项目(KM201711417005)
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交通信号灯检测和识别是无人驾驶和辅助驾驶领域的重要研究内容,能够避免在通过路口时由于交通信号灯判断失误导致的交通事故,提升驾驶的安全性。客观的复杂交通场景增加了检测识别算法难度。实现了基于Faster-RCNN的交通信号的检测识别,采集了交通场景数据进行标注,填充了国内交通信号灯公开数据集的空白。通过实验对比,选择最优的特征提取网络,并在智能车实验平台上验证了方法的有效性。
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