摘要
本发明涉及一种交通标志识别方法与系统,其中该方法,包括:获取交通标志图片;对所述交通标志图片进行数据增强形成增强后的交通标志图片;对所述增强后的交通标志图片进行标注形成训练样本;利用所述训练样本对改进的YOLOv5网络中进行训练得到交通标志识别模型;其中,改进的YOLOv5网络为添加了注意力机制的YOLOv5网络;利用所述交通标志识别模型检测目标交通标志图片得到识别结果。本发明通过在YOLOv5网络中添加注意力机制,可以帮助YOLOv5网络更好地捕捉图像中重要的特征信息,使得YOLOv5网络具有更好的适应性和泛化能力,大大提升了模型的检测精度。
技术关键词
交通标志识别方法
图片
网络
注意力机制
交通标志识别系统
处理器
收发器
模块
存储器
数据
坐标
可读存储介质
电子设备
矩形
计算机
算法
图像
系统为您推荐了相关专利信息
图谱
自动识别方法
阴影特征
案例库
深度学习系统
调度系统
智能调度算法
平台调度方法
融合注意力机制
网约车数据
标准化病人
大语言模型
问诊系统
数据存取模块
问诊方法
数据输入模块
逻辑回归算法
机器学习算法
构建预测模型
样本