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基于改进RT-DETR的极端天气下交通标志检测方法
1
作者
秦伦明
张云起
+2 位作者
崔昊杨
边后琴
王悉
《电子测量技术》
北大核心
2025年第9期56-64,共9页
针对雨、雾和雪等极端天气下交通标志模糊不清,导致检测精度下降和小目标识别困难等问题,本文提出了一种基于改进RT-DETR的交通标志检测算法。首先,采用数据增强方法模拟极端天气环境,以提高模型在这些环境下对交通标志的识别能力。其次...
针对雨、雾和雪等极端天气下交通标志模糊不清,导致检测精度下降和小目标识别困难等问题,本文提出了一种基于改进RT-DETR的交通标志检测算法。首先,采用数据增强方法模拟极端天气环境,以提高模型在这些环境下对交通标志的识别能力。其次,在主干网络中引入Ortho注意力机制,利用正交滤波器减少特征冗余,筛选重要通道信息,提高对小目标的检测精度。此外,采用高层筛选特征金字塔网络(HS-FPN)替换原模型中的跨尺度上下文特征混合器(CCFM),通过高层特征筛选并融合低层特征信息,提升模型在极端天气下对低对比度和模糊目标的检测精度。实验结果显示,改进算法在平均检测精度方面达到87.84%,相比原始RT-DETR模型提高了2.37%,同时参数量减少至18.22 M,相比原模型降低了8.4%,对小目标和处于极端天气中的目标识别精度更高,对保障乘客的安全具有实际意义。
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关键词
RT-DETR
正交通道注意力机制
高层筛选特征金字塔网络
交通
标志识别
图像增强
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职称材料
题名
基于改进RT-DETR的极端天气下交通标志检测方法
1
作者
秦伦明
张云起
崔昊杨
边后琴
王悉
机构
上海电力大学电子与信息工程学院
北京交通大学自动化与智能学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第9期56-64,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(62073024)资助。
文摘
针对雨、雾和雪等极端天气下交通标志模糊不清,导致检测精度下降和小目标识别困难等问题,本文提出了一种基于改进RT-DETR的交通标志检测算法。首先,采用数据增强方法模拟极端天气环境,以提高模型在这些环境下对交通标志的识别能力。其次,在主干网络中引入Ortho注意力机制,利用正交滤波器减少特征冗余,筛选重要通道信息,提高对小目标的检测精度。此外,采用高层筛选特征金字塔网络(HS-FPN)替换原模型中的跨尺度上下文特征混合器(CCFM),通过高层特征筛选并融合低层特征信息,提升模型在极端天气下对低对比度和模糊目标的检测精度。实验结果显示,改进算法在平均检测精度方面达到87.84%,相比原始RT-DETR模型提高了2.37%,同时参数量减少至18.22 M,相比原模型降低了8.4%,对小目标和处于极端天气中的目标识别精度更高,对保障乘客的安全具有实际意义。
关键词
RT-DETR
正交通道注意力机制
高层筛选特征金字塔网络
交通
标志识别
图像增强
Keywords
RT-DETR
orthogonal attention mechanism
HS-FPN network
traffic sign detection
image enhancement
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进RT-DETR的极端天气下交通标志检测方法
秦伦明
张云起
崔昊杨
边后琴
王悉
《电子测量技术》
北大核心
2025
0
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