基于改进EAST的高速公路交通标识文本检测

来源：浙江大学学报·工学版杂志2026年第9期北京时间：

作者：火久元,姜灏,常琛

单位：兰州交通大学 电子与信息工程学院，甘肃 兰州 730070

摘要：针对高速公路场景中交通标识文本检测精度与稳定性较差的问题，提出基于高效准确文字检测(EAST)算法思路的交通标识文本检测算法(ETST). 该算法通过引入3类模块，提升高速公路交通标识文本的检测性能. 利用基于颜色阈值分割与形状分析的传统标识预检测模块，快速筛选图像中的潜在标识区域. 融合多尺度注意力增强模块，增强提出算法对不同尺度文本的识别能力. 提出改进型并行补丁感知注意力模块(NPPA)，强化所提算法对局部结构特征的感知与表达能力. 通过对多尺度特征图的联合融合，ETST能够有效整合底层纹理与高层语义信息，提升小尺寸与模糊文本的检测效果. 在ICDAR2015、CCTSDB、Total-Text等数据集上的实验证明，ETST在准确率、召回率及F1分数等核心指标上均优于现有算法，对图片的处理速度大于10帧/s，满足准实时应用需求，具有较高的检测精度与计算效率.

关键词：交通标识文本检测,交通标识文本检测算法,多尺度注意力机制,小目标文本检测,并行补丁感知模块,多尺度特征提取

基金资助：国家自然科学基金资助项目（62262038）；甘肃省重点研发计划资助项目（25YFGA045）.