Eine SECI-Methode basierend auf verbessertem YOLOv4 zur Erkennung und Wiedererkennung von Verkehrsschildern

Abstract Die Erkennung und Wiedererkennung von Verkehrsschildern (TSDR) hat in der autonomen Fahrzeugtechnik außergewöhnlich an Bedeutung gewonnen. Um ein Gleichgewicht zwischen hoher Genauigkeit und schneller Erkennungsgeschwindigkeit zu schaffen, wird eine vierstufige Methode, Selecting-Extracting-Cleaning and Identifying (SECI), basierend auf einem verbesserten Algorithmus von You Only Look Once Version 4 (YOLOv4) vorgeschlagen, die die Auswahl der Ankerboxen von Verkehrsschildern unter Verwendung des k-means++-Clusteralgorithmus, das Extrahieren von Merkmale der Verkehrsschilder durch eine unterprobened Schicht, das Reinigen der redundanten Informationen durch die Änderung der Struktur des Spatial Pyramid Pooling (SPP) und das Identifizieren der Verkehrsschilder durch das Hinzufügen von Hilfszweigen und der Fusion von Merkmalen mit mehreren Skalen umfasst. Im Vergleich zum ursprünglichen YOLOv4 zeigen die Ergebnisse, dass die SECI-Methode die mittlere durchschnittliche Präzision (mAP) um 6,71% verbessert, die Erkennungsgeschwindigkeit um 37% gesteigert wird und der F1-Score um 13% verbessert wird.