基于深度学习的交通标志文字信息检测与识别方法

来源：电子测量技术杂志2022年第18期北京时间：

作者：王立刚，张志佳，贺继昌，张长海，赵永茂

单位：1.沈阳工业大学人工智能学院，沈阳 110870;2.沈阳美行科技有限公司，沈阳 110167

摘要：为解决无人驾驶汽车外界环境感知系统对交通标识文字信息检测问题，提出一种在自动驾驶场景下对交通标识的文本信息进行检测并识别的两阶段方法，实现了自动驾驶信息精细化采集。首先使用YOLO检测器检测交通标识，同时使用本文改进的DB检测网络对场景内文本进行检测，将交通标识检测结果与场景文本检测结果进行交集运算得到待识别文本区域；最后使用轻量化CRNN网络对待识别区域文本进行识别。使用CSCT-1600数据集和MTWI-2018数据集分别进行训练和测试。实验结果表明，交通标识信息定位算法在召回率为92.98时精确度为94.95%，交通标识信息识别算法在F1为77.2%时识别速度为25帧。

关键词：交通标识;YOLO;文本检测;文本识别

基金资助：国家自然科学基金（61540069）；教育部创新基金（2020HYA02007）