基于YOLOv5的雾霾天气下交通标志识别

摘要

针对雾霾天气下道路交通标志识别难度大、精确度较低的问题,提出一种基于YOLOv5的雾霾天气交通标志识别模型。首先在YOLOv5原始模型上融入卷积注意力机制,在空间维度和通道维度上进行特征增强,抑制雾霾天气对模型的干扰;然后将BiFPN作为neck层中的特征融合结构,更加充分地融合多尺度特征,减少目标信息丢失;并选用CIoU作为YOLOv5的损失函数提高定位能力;使用K-means聚类算法在TT100K和CODA数据集重新获取锚框值,加快模型收敛速度。实验结果表明,改进后模型识别精度达到92.5%,比YOLOv5提升5.6%,在雾霾天气下仍能准确识别交通标志,速度达27 FPS,能够进行实时检测。