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浙江交通职业技术学院,浙江杭州,310000;
摘要:在交通领域,针对红绿灯的视频检测技术变得愈加重要,本文综述了国内外在交通红绿灯定位与识别技术方面的研究进展,并指出了现有研究存在的问题,如红绿灯目标难以精准定位、红绿灯颜色易混淆以及识别算法存在延时等。 关键词:红绿灯;视频检测;深度学习算法 进.我国道路交通信号控制的发展与变迁[J]. 道路交通管理, 2022, (03): 10-12. [2]周爱玲. 基于深度学习的城市道路交通信号灯识别研究[D]. 广西科技大学, 2023. [3]谭思奇. 基于深度学习的道路交通信号灯检测与识别方法研究[D]. 重庆交通大学, 2022. [4] 唐瑞尹,彭岸辉,李巍,等.基于YOLOv5和图像处理的按摩机器人穴位贴定位方法[J/OL].机械设计与制造,1-7[2025-01-13]. 。 [5]魏香香.基于FPGA的视频图像边缘检测硬件加速器 设计[D].合肥:合肥工业大学,2022. [6]蔡劲松,李伟.基于改进Faster R-CNN算法的行人识别系统设计与研究[J].信息与电脑(理论版),2023,35(20):163-167. [7]周爱玲,谭光兴.基于YOLOv5s的交通信号灯检测算法[J]. 广西科技大学学报, 2023, 34(04): 69-76. [8]王春霞. 面向雨雾环境的交通信号灯检测方法研究[D]. 重庆交通大学, 2023. [9]姚子兵.基于改进Faster R-CNN的交通信号灯检测[J]. 电脑知识与技术, 2019, 15(11): 274-276. [10]Alexander Shustanova, Pavel Yakimova. CNN design for real-time traffic sign recognition[C]. 3rd International Conference Information Technology and Nanotechnology, 2017, 201: 718–725. [11]Huy Khanh Hua, Khang Hoang Nguyen, Luyl-Da Quach. Traffic lights detection and recognition method using deep learning with improved yolov5 for autonomous vehicle in ROS2[C]. Proceedings of the 2023 8th International Conference on Intelligent Information Technology, 2023, ICIIT '23: 117-122 [12]潘立全.基于卷积神经网络和注意力机制的交通信号灯检测研究[D]. 西北师范大学 ,2023. [13]Ren, S.; He, K.; Girshick, R.; Sun, J. Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2017, 39: 1137–1149. 作者简介:葛立勇,1989.11.02, 男, 浙江台州人,工程师,硕士,浙江交通职业技术学院, 研究方向:电子信息类。