基于改进SSD算法的交通标识检测方法研究

来源：电子测量技术杂志2022年第17期北京时间：

作者：詹华伟，邹昊好，刘旭，史水娥

单位：河南师范大学 电子与电气工程学院 河南省光电传感集成应用重点实验室，河南 新乡 453007

摘要：针对目前SSD算法对小目标检测精确度低，泛化能力弱，且存在误检、漏检等问题，提出一种基于SSD网络的交通标识检测方法。为增加对目标的检测精度，使用ResNet-50网络作为SSD算法的骨干网络，在额外添加层中加入BN层，提高训练速度；使用sub-pixel来代替上采样，提高识别目标分辨率，并加入MFPN模型融合低层与高层特征信息，避免出现漏检问题。实验结果表明与现有的SSD算法相比，改进的SSD算法在公开数据集CCTSDB和GTSDB数据集上mAP值分别提高4.2%和3.1%，FPS保持在87.2f/s,检测精度显著提升。满足对交通标识实时检测的要求，在无人驾驶领域具有广泛的应用前景。

关键词：SSD;卷积网络;MFPN模型;sub-pixel;CCTSDB

基金资助：河南省高等学校重点科研项目基础研究项目（19B510006）