संशोधित YOLOv2 पर आधारित वास्तविक समय चीनी ट्रैफिक साइन पहचान एल्गोरिदम

ट्रैफिक साइन पहचान ट्रैफिक साइन मान्यता प्रणालियों में एक महत्वपूर्ण कार्य है। चीनी ट्रैफिक साइन के अन्य देशों के ट्रैफिक साइन की तुलना में अपने अद्वितीय विशेषताएँ होती हैं। संयोजनात्मक गहन नेटवर्क (CNN) ने कंप्यूटर दृष्टि कार्यों में एक महत्वपूर्ण सफलता प्राप्त की है और ट्रैफिक साइन वर्गीकरण में बड़ी सफलता हासिल की है। इस पेपर में, हम एक गहरे संयोजनात्मक नेटवर्क पर आधारित चीनी ट्रैफिक साइन पहचान एल्गोरिदम प्रस्तुत करते हैं। वास्तविक समय में चीनी ट्रैफिक साइन पहचान प्राप्त करने के लिए, हम एक अंत से अंत तक संयोजनात्मक नेटवर्क का प्रस्तावित करते हैं जो YOLOv2 से प्रेरित है। ट्रैफिक साइन की विशेषताओं को ध्यान में रखते हुए, हम नेटवर्क के मध्य स्तरों में कई 1 × 1 संयोजनात्मक लेयर्स लेते हैं और गणनात्मक जटिलता को कम करने के लिए ऊपर के स्तरों में संयोजनात्मक लेयर्स को घटाते हैं। छोटे ट्रैफिक साइन की प्रभावी पहचान के लिए, हम इनपुट छवियों को घनी ग्रिड में विभाजित करते हैं ताकि अधिक बारीक विशेषता मानचित्र प्राप्त हो सकें। इसके अतिरिक्त, हम चीनी ट्रैफिक साइन डेटासेट (CTSD) का विस्तार करते हैं और मार्कर जानकारी को बेहतर बनाते हैं, जो ऑनलाइन उपलब्ध है। हमारे विस्तारित CTSD और जर्मन ट्रैफिक साइन पहचान बेंचमार्क (GTSDB) के अनुसार सभी प्रयोगात्मक परिणाम बताते हैं कि प्रस्तावित विधि तेज और अधिक मजबूत है। प्राप्त किया गया सबसे तेज पहचान गति प्रति छवि 0.017 स है।