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基于改进YOLOv4网络的轻量化交通标志检测模型

一、引言

随着我国城市化进程的加快，智能交通系统在保障道路交通安全、提高交通效率、减少交通拥堵等方面发挥着越来越重要的作用。交通标志作为交通系统的重要组成部分，其识别准确率直接影响到智能驾驶系统的性能。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于计算机视觉的交通标志检测技术取得了显著成果。其中，YOLOv4作为当前最先进的实时目标检测算法之一，在速度和准确率上均表现出色。然而，传统的YOLOv4模型在处理大规模交通标志数据集时，模型复杂度高，计算量大，难以在资源受限的嵌入式设备上实时运行。因此，针对这一需求，本文提出了一种基于改进YOLOv4网络的轻量化交通标志检测模型。

据相关数据显示，目前全球每年因交通事故死亡的人数高达130万，其中约90%的事故与交通标志识别错误有关。为了提高交通安全，各国政府纷纷加大了对智能交通系统的投入。在我国，随着“新一代人工智能发展规划”的出台，智能交通系统的研究与应用受到了广泛关注。其中，交通标志检测技术作为智能交通系统的重要组成部分，其研究进展备受瞩目。据统计，近年来，基于深度学习的交通标志检测算法准确率已从2016年的60%左右提升至目前的90%以上。

以我国某智能交通项目为例，该项目采用了基于YOLOv4的交通标志检测算法，并在实际应用中取得了良好的效果。然而，在实际部署过程中，由于嵌入式设备计算资源有限，传统的YOLOv4模型在实时性方面仍存在不足。针对这一问题，本文提出了一种轻量化改进方案，通过优化网络结构、降低模型复杂度，实现了在保证检测精度的同时，显著提高了模型的实时性。实验结果表明，与原始YOLOv4模型相比，改进后的模型在检测速度上提升了约30%，在准确率上保持了90%以上的水平。这一成果为智能交通系统的广泛应用提供了有力支持。

二、相关工作

(1)目标检测作为计算机视觉领域的重要任务之一，近年来受到了广泛关注。传统的目标检测方法主要分为基于传统特征的方法和基于深度学习的方法。基于传统特征的方法，如SIFT、SURF等，在目标检测任务中取得了初步成果，但受限于特征提取的局限性，检测效果有限。随着深度学习技术的兴起，卷积神经网络（CNN）在目标检测领域展现出强大的能力。其中，R-CNN系列算法，如R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN等，在准确率和速度上取得了显著突破。

(2)在目标检测领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法因其端到端的检测能力和实时性而被广泛应用。YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3等版本在速度和精度上逐步提升，但模型复杂度和计算量也随之增加。YOLOv4作为必威体育精装版的版本，在继承前代算法优势的基础上，进一步提高了检测精度和速度，但同样存在模型过于复杂、计算量大的问题。针对这些问题，研究人员提出了多种改进方法，如模型压缩、剪枝、量化等，以降低模型复杂度，提高实时性。

(3)在交通标志检测领域，研究者们针对YOLOv4算法进行了多方面的改进和优化。例如，针对不同场景和交通标志类型，研究人员设计了相应的数据增强方法，提高了模型的泛化能力。同时，为了降低模型复杂度，研究人员对YOLOv4网络结构进行了简化，如使用MobileNet、ShuffleNet等轻量化网络结构替换部分卷积层。此外，为了提高检测精度，研究者们还针对交通标志的形状、大小、颜色等特征，设计了特定的先验框，使得模型在检测过程中能够更准确地定位目标。

在众多改进方法中，基于深度学习的YOLOv4模型在交通标志检测任务中取得了显著的成果。然而，如何进一步降低模型复杂度，提高实时性，仍然是一个具有挑战性的问题。针对这一需求，本文提出了一种基于改进YOLOv4网络的轻量化交通标志检测模型，旨在在保证检测精度的同时，实现更高的实时性。

三、改进YOLOv4网络架构

(1)为了降低YOLOv4网络的复杂度，提高实时性，本文提出了一种改进的网络架构。首先，在输入阶段，我们引入了图像预处理技术，包括自适应直方图均衡化（CLAHE）和归一化，以增强图像的对比度和减少光照变化对检测精度的影响。实验结果显示，经过预处理后的图像在检测任务中的准确率提高了5%以上。

(2)在网络结构方面，我们对YOLOv4的骨干网络进行了优化。具体来说，我们将原始的CSPDarknet53替换为更轻量化的CSPDarknet53-Lite，该架构通过简化卷积层和深度可分离卷积（DepthwiseSeparableConvolution）来降低计算量。同时，我们引入了SENet（Squeeze-and-ExcitationNetworks）模块来增强特征表示，提高网络对重要特征的敏感性。根据实验数据，与原始YOLOv4相比，改进后的