基于改进MSR-YOLO的交通标志去雾检测方法

本发明涉及目标检测技术领域，具体涉及一种基于改进MSR‑YOLO的交通标志去雾检测方法，利用车载监控收集雾天环境下的各种交通标志图片。利用多尺度自适应网络模块MS进行去雾预处理，所述多尺度自适应网络模块MS通过三个不同尺度卷积核提高图像质量以及细节表现，接着依次通过暗通道先验除雾滤波器、Gamma滤波器以及锐化滤镜来进行去雾处理。基于YOLOv11网络改进，在Backbone部分和Neck部分均引入C3K2‑RFAConv模块替换C3K2模块，Backbone部分RFAConv替换传统卷积模块，得到交通标志检测网络模型并利用数据集对其进行训练。利用训练后的交通标志检测网络模型对去雾预处理后的图像进行目标检测。与现有技术相比，本发明能够有效降低雾天环境对交通标志识别的影响，从而提高雾天交通标志检测精准度。