改进的YOLOv3交通标志识别算法

针对复杂场景下交通标志检测存在精度低、检测速度慢等问题,提出一种基于YOLOv3改进的S-YOLO(stronger-YOLO)交通标志算法。首先,合并批归一化层到卷积层,以提升模型前向推理速度;其次,采用二分K-means聚类算法,确定适合交通标志的先验框;然后引入空间金字塔池化模块,提取特征图深度特征;最后引入完整-交并比(complete-IoU,CIoU)回归损失函数,提升模型检测精度。实验结果表明,在重制的中国交通标志数据集(Chinese traffic sign dataset,CTSDB)下,所提算法与YOLOv3相比,平均准确率和检测速度分别提升了4.26%和15.19%,同时相较YOLOv4以及其他算法对交通标志识别有更优的精度和速度,具有良好的鲁棒性,满足复杂场景高效实时检测。