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摘要
近年来，自动驾驶汽车与驾驶辅助系统成为研究热点，其主要挑战之一是高效、
准确地识别交通标志，尤其在车辆行驶或雾天情况下，这一任务变得尤为困难。传
统的基于标准卷积神经网络的目标检测模型面临着在嵌入式设备部署难度大、对小
目标交通标志检测性能不足等问题。因此，本研究旨在改进小目标交通标志的检测
性能，同时考虑模型的轻量化，以适应快速且准确的实时检测需求。
本研究首先对现有的小目标交通标志检测技术进行全面调研，包括传统目标检
测算法和基于深度学习的算法，分析它们的工作原理和局限性。此外，对
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