一种自动驾驶场景中小且密集的交通标志检测方法

摘要

本发明公开了一种自动驾驶场景中小且密集的交通标志检测方法，包括以下步骤：(1)采集车辆行车记录仪拍摄的视频数据，从中提取图片，对图片中的交通标志进行标注，形成由对构成的交通标志数据集；(2)数据预处理，对所述交通标志数据集进行预处理；(3)使用浅层网络VGG16作为R‑FCN物体检测框架的主体网络；(4)改进VGG16网络模型，采用浅层特征，缩小特征图下降倍数，训练RPN网络提取候选框；(5)改进VGG16网络模型，将浅层同组特征进行特征组合，输入到R‑FCN后续的检测框架中，对候选框进行分类和边框回归，最终检测到图片中的所有交通标志。本发明很好地解决了自动驾驶场景中交通标志的检测问题。