准确且快速地检测道路交通标志是自动驾驶的一个难题,为此提出一种改进Faster-RCNN的交通标志检测算法.首先使用残差网络代替传统VGG16网络提取图像特征,再利用区域建议网络筛选特征图中的目标交通标志并进行初步边框回归.利用ROI池化层将建议区域输出为大小固定的建议框,最后由全连接网络执行目标交通标志的分类与边框的精确回归.算法在德国交通数据集上进行了实验,结果表明,算法能够取得97.7％的平均精度和每张图片0.076 s的检测速度.与同类算法相比,在精度不减的情况下,检测速度更快,具有较大的应用潜力.
目标检测 交通标志 Faster-RCNN 残差网络 ROI池化