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申请/专利权人：唐山学院
摘要：本发明公开了一种基于ShuffleNet的改进轻量级YOLOv5的交通标志检测方法及系统，包括：结合车辆的视角安装摄像头，采集道路交通标志图像；采集到交通标志图像后，进行各类交通标志目标的标注，制作交通标志检测数据集；构建基于ShuffleNet的改进轻量级YOLOv5的交通标志检测模型，并使用交通标志检测数据集训练检测模型；使用改进的轻量级YOLOv5检测模型在车载处理器上对道路交通标志进行检测，获得前方道路交通标志的类型，并将交通标志类型输出给后续功能模块。本发明设计了一种交通标志的检测系统，提高交通标志检测的效率和准确性。
主权项：1.一种基于ShuffleNet的改进轻量级YOLOv5交通标志检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，结合车辆的视角安装摄像头，采集道路交通标志图像；步骤2，采集到交通标志图像后，进行各类交通标志目标的标注，制作交通标志检测数据集；步骤3，构建基于ShuffleNet的改进轻量级YOLOv5的交通标志检测模型，并使用交通标志检测数据集训练检测模型；步骤4，使用改进的轻量级SCB-YOLOv5检测模型在车载处理器上对道路交通标志进行检测，获得前方道路交通标志的类型，并将交通标志类型输出给后续功能模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 唐山学院 一种基于ShuffleNet的改进轻量级SCB-YOLOv5交通标志检测方法及系统
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