电讯技术

作者：代少升,吴云铎,熊昆,肖佳伟

单位：(重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆 400065)

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；

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。

来源：2022年第10期

《电讯技术》期刊编辑部

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