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本发明涉及一种改进YOLOv4的交通标志识别方法。通过对实验数据集进行添加随机高斯噪声、CutMix数据增强和马赛克数据增强等数据预处理方法对数据集进行扩充，再利用改进的YOLOv4模型识别出交通标志及其置信度。所述改进的YOLOv4模型是首先在引入深度可分离卷积的特征提取网络进行特征提取，然后将获得的不同尺度特征图输入双向特征金字塔网络结构进行多尺度特征融合，融合不同尺度特征信息并增强相同尺度信息，最后对不同大小特征图进行预测与回归获得最终识别结果。改进的YOLOv4模型利用Focal损失函数
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112699900 A
(43)申请公布日 2021.04.23
(21)申请号 202110005171.3
(22)申请日 2021.01.05
(71)申请人 东北林业大学
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