Resumen

La deteccin a larga distancia de las seales de trfico proporciona a los conductores ms tiempo de reaccin, lo que constituye una tcnica eficaz para reducir la probabilidad de accidentes repentinos. Se sabe que el tamao de la imagen de las seales de trfico lejanas disminuye con la distancia. Este hecho supone un gran reto para la deteccin a larga distancia. Con el objetivo de mejorar la tasa de reconocimiento de objetivos pequeos a larga distancia, diseamos una estructura de deteccin de cuatro escalas basada en la estructura de deteccin de tres escalas de la red YOLOv3. Para reducir los efectos de oclusin de objetos similares, se sustituye NMS por soft-NMS. Adems, se entrenan los conjuntos de datos y se utiliza el mtodo K-Means para generar las cajas de anclaje adecuadas, con el fin de acelerar el clculo de la red. Utilizando estos mtodos, se han obtenido mejores resultados experimentales para el reconocimiento de seales de trfico de larga distancia. La tasa de reconocimiento es de 43,8 fotogramas por segundo (FPS), y la precisin de reconocimiento mejora hasta el 98,8%, mucho mejor que la del YOLOv3 original.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Detección; Señales de tráfico; Larga distancia; Tasa de reconocimiento; Soft-NMS; YOLOv3
• Keywords:Detection; Traffic signs; Long-distance; Recognition rate; Soft-NMS; YOLOv3