典型文献
一种基于网络的实时限速牌识别算法
文献摘要：
针对现有关于车载限速牌识别算法所存在的检测速度慢、准确率低、无法应用于嵌入式系统等问题,提出了一种基于网络的实时限速牌识别算法.该算法基于SSD_MobileNet_v1网络框架进行改进,对原来的网络进行架构裁剪以去除冗余结构;同时引入了特征金字塔网络结构,并使用focal loss作为网络训练的分类损失.实验表明,提出的识别算法准确率可达88.11％,虽然略低于目前主流目标检测算法的检测精度,但是网络的每秒帧率(Frame per Second,FPS)可以达到35.13,拥有较快的检测速度,而权重文件只有24 MB.因此,与其他算法相比,该算法不仅适合小型的嵌入式人工智能(Artifical Intelligence,AI)设备,而且更贴近真实车载场景下的识别.
文献关键词：
限速标志识别;神经网络;特征金字塔网络;嵌入式人工智能设备
中图分类号：
作者姓名：
代少升;吴云铎;熊昆;肖佳伟
作者机构：
重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆 400065
文献出处：
引用格式：
[1]代少升;吴云铎;熊昆;肖佳伟-.一种基于网络的实时限速牌识别算法)[J].电讯技术,2022(10):1427-1432
A类：
限速标志识别,嵌入式人工智能设备
B类：
时限,识别算法,车载,检测速度,速度慢,嵌入式系统,SSD,MobileNet,v1,网络框架,裁剪,冗余结构,特征金字塔网络结构,focal,loss,网络训练,略低于,目标检测算法,检测精度,每秒,帧率,Frame,per,Second,FPS,重文,MB,Artifical,Intelligence
AB值：
0.377393
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