一种基于卷积神经网络的交通标志检测方法

摘要

本发明涉及一种基于卷积神经网络的交通标志检测方法，包括如下步骤：步骤1：基于卷积神经网络构建分类与定位分离的交通标志检测网络；步骤2：在训练阶段，采用增强迭代训练方法训练所构建的交通标志检测网络，获得交通标志检测模型；步骤3：在使用阶段，采用分离融合预测方法，对输入图像进行目标检测，获得交通标志检测结果。本发明在复杂的交通监控场景中实现快速准确的交通标志检测，对环境的鲁棒性强，并且对小尺寸交通标志具有较高的检测准确率。