典型文献
一种基于YOLO深度学习架构的路口交通灯信息车辆间共享方法研究
文献摘要：
公交车作为城市交通的重要组成部分,由于其高度明显高于多数车辆,在行驶过程中极易对后方车辆驾驶者观察交通灯的视线造成遮挡.这种遮挡容易造成后方车辆在路口盲目跟随公交车从而导致违规驾驶、车辆追尾等后果.为了解决驾驶视线遮挡问题,文章构建了一种基于YOLO深度学习架构的路口交通灯信息车辆间共享系统,该系统通过摄像设备对路况影像数据进行收集,运用图像预处理手段提高图像的质量,运用基于深度学习架构的目标检测模型对路况影像中是否包含交通灯及交通灯的状态进行实时识别,并将识别结果实时显示在电子屏幕上,从而对后方及周围车辆驾驶者进行提醒,以达到信息共享的目的.为了降低系统对于计算资源的需求,在基于YOLO V3的交通灯识别模型的基础上又开发了基于YOLO Lite的轻量化模型,该模型可以较流畅地运行于CPU i5-750之上.基于实际路况数据在开发板上对系统表现进行了实验验证,证明了此方案的可行性.
文献关键词：
交通灯信息车辆间共享系统;深度学习;YOLO算法;目标检测;图像预处理
中图分类号：
作者姓名：
李江天;罗定生
作者机构：
华北电力大学能源动力与机械工程学院,北京102206;北京大学信息科学技术学院智能科学系,北京100871
文献出处：
引用格式：
[1]李江天;罗定生-.一种基于YOLO深度学习架构的路口交通灯信息车辆间共享方法研究)[J].系统科学与数学,2022(02):370-385
A类：
交通灯信息车辆间共享系统
B类：
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AB值：
0.34504
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