【图像处理】交通标志检测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

交通标志检测作为智能交通系统与自动驾驶技术的核心支撑技术，其精度与实时性直接影响车辆行驶安全。交通标志具有尺寸差异大、光照变化敏感、遮挡频繁等特点，传统基于手工特征的检测方法在复杂场景中鲁棒性不足。本文提出一种融合多尺度特征与注意力机制的交通标志检测算法，通过改进 YOLOv5 网络结构，设计自适应感受野模块以增强小尺寸标志捕捉能力，引入空间注意力与通道注意力融合机制提升遮挡场景下的特征分辨力，并采用改进非极大值抑制算法优化重叠标志的检测精度。实验结果表明，该算法在 TT100K 与 GTSDB 数据集上的平均检测精度（mAP）分别达到 94.2% 与 96.8%，处理速度达 58fps，较主流算法提升 8%-12%，满足复杂交通场景的实时检测需求。

关键词：交通标志检测；深度学习；多尺度特征；注意力机制；实时检测

第一章绪论

1.1 研究背景与意义

随着自动驾驶与智能辅助驾驶技术的快速发展，车辆对周围环境的感知能力成为保障行驶安全的关键。交通标志作为道路信息的重要载体，包含限速、禁令、指示等关键交通规则，准确识别交通标志可帮助车辆提前规划行驶策略（如减速、变道），降低交通事故发生率。据统计，约 30% 的交通事故与驾驶员未及时识别交通标志相关，因此，研发高精度、高实时性的交通标志检测技术具有重要的现实意义。

交通标志检测面临多重技术挑战：一是尺度差异显著，从远处的小尺寸标志（如 5×5 像素）到近处的大尺寸标志（如 300×300 像素），传统算法难以兼顾不同尺度的检测效果；二是环境干扰复杂，光照变化（如逆光、阴影）、天气影响（如雨雾）会导致标志外观剧烈变化；三是遮挡问题突出，树木、建筑物、其他车辆等可能部分遮挡标志，导致特征不完整；四是实时性要求高，自动驾驶系统需在毫秒级时间内完成检测，以保障决策响应速度。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 传统检测方法

早期交通标志检测依赖手工设计特征与分类器结合的方式：

特征提取：采用颜色空间转换（如 HSV、YCbCr）分离标志的色彩特征（如红色、黄色），结合形状特征（如圆形、三角形）进行初步定位（Houben et al., 2013）；

分类器：使用 SVM、Adaboost 等算法对提取的特征进行分类。这类方法在简单场景中表现尚可，但对光照变化与遮挡敏感，泛化能力有限。

1.2.2 基于深度学习的方法

深度学习方法通过神经网络自动学习特征，显著提升了复杂场景的检测性能，主流算法可分为两类：

两阶段检测算法：如 Faster R-CNN，通过区域提议网络（RPN）生成候选区域，再进行分类与回归，精度高但速度较慢（Ren et al., 2015）；

单阶段检测算法：如 YOLO、SSD，直接在特征图上回归目标位置与类别，速度快但小目标检测精度不足（Redmon et al., 2016；Liu et al., 2016）。

针对交通标志的特殊性，研究者进行了针对性改进：

多尺度检测方面，SSD 通过多特征图预测不同尺度目标，但小尺度特征图语义信息不足；

注意力机制方面，CBAM（Convolutional Block Attention Module）通过强化关键特征提升检测鲁棒性，但在交通标志的特定场景中融合策略需优化（Woo et al., 2018）；

轻量化设计方面，MobileNet 系列通过深度可分离卷积降低计算量，但会损失部分检测精度。

1.2.3 现有研究的不足

小尺度标志检测精度低：远处标志在图像中占比小，特征信息少，易被误检或漏检；

遮挡场景鲁棒性差：部分遮挡导致标志特征不完整，现有算法难以区分有效特征与干扰特征；

实时性与精度平衡不足：高精度算法（如两阶段方法）计算复杂度高，难以满足实时性要求；高速算法（如轻量化网络）在复杂场景中精度下降明显。

1.3 本文主要研究内容

针对上述问题，本文以 YOLOv5 为基础框架，提出以下改进策略：

多尺度特征增强网络设计：

设计自适应感受野模块（ARF），通过动态调整卷积核尺度匹配不同尺寸的交通标志，增强小尺度标志的特征提取能力；

改进特征融合结构，在颈部（Neck）引入跨尺度跳跃连接，将高层语义特征与低层细节特征更有效地融合。

注意力机制融合策略：

构建空间 - 通道注意力融合模块（SCAM），空间注意力聚焦标志的形状轮廓区域，通道注意力强化关键颜色通道（如红色通道）的响应；

在特征提取网络的不同阶段嵌入 SCAM，分层次增强有效特征，抑制背景干扰。

检测后处理优化：

提出加权非极大值抑制（W-NMS）算法，根据标志的置信度与面积动态调整抑制阈值，解决重叠标志的误删问题；

设计动态锚框机制，基于训练集中标志的尺寸分布自适应生成锚框，提升边界框回归精度。

实验验证与对比分析：在公开数据集（TT100K、GTSDB）与实际采集的复杂场景数据集上，与 YOLOv5、Faster R-CNN、EfficientDet 等算法对比，从检测精度、速度、鲁棒性三个维度验证所提算法的优越性。

1.4 论文组织结构

第一章：绪论，阐述研究背景、现状、内容及结构；

第二章：交通标志检测相关技术基础，介绍深度学习检测框架与评价指标；

第三章：改进的交通标志检测算法设计，详细说明网络结构与关键模块；

第四章：实验结果与分析，通过数据集验证算法性能；

第五章：结论与展望，总结研究成果并提出未来方向。

第二章交通标志检测相关技术基础

2.1 深度学习检测框架

2.1.1 单阶段与两阶段检测算法

两阶段算法：以 Faster R-CNN 为代表，第一阶段通过 RPN 生成可能包含目标的候选框（Proposal），第二阶段对候选框进行分类与边界框回归。优点是精度高，缺点是速度慢，难以满足实时性要求。

单阶段算法：以 YOLO 系列为代表，将检测任务转化为回归问题，直接在特征图上预测目标的类别概率与位置坐标。YOLOv5 通过 CSP（Cross Stage Partial）结构、PANet 特征融合等优化，在精度与速度间取得较好平衡，成为实时检测的主流选择。

2.1.2 多尺度检测机制

为应对目标尺度变化，主流算法采用多特征图检测策略：

YOLOv5 在三个不同尺度的特征图（如 80×80、40×40、20×20）上分别检测小、中、大尺寸目标；

SSD 通过不同深度的卷积层输出特征图，每个特征图对应特定尺度的锚框（Anchor）。但低层特征图的语义信息不足，导致小目标检测精度受限。

2.2 交通标志数据集与评价指标

2.2.1 常用数据集

GTSDB（German Traffic Sign Detection Benchmark）：包含 900 张街道图像，标注 6000 余个交通标志，涵盖 32 类，以欧洲标志为主，尺寸跨度适中；

TT100K（Tsinghua-Tencent 100K）：包含 10 万张图像，标注 10 万余个交通标志，涵盖 61 类，包含大量小尺寸与遮挡标志，更贴近真实复杂场景；

自制数据集：采集城市道路、高速公路等场景的图像，包含逆光、雨雾、严重遮挡等极端情况，补充现有数据集的场景覆盖。

2.2.2 评价指标

平均精度（AP）：针对单个类别，计算不同召回率下的精度平均值；

平均精度均值（mAP）：所有类别的 AP 平均值，衡量算法的整体检测精度；

帧率（FPS）：每秒处理的图像数量，衡量实时性；

漏检率（Miss Rate）：未检测到的真实目标占比；

误检率（False Positive Rate）：错误检测的目标占比。

2.3 交通标志的特征分析

交通标志具有鲜明的视觉特征：

颜色特征：以红、黄、蓝、绿为主，如禁令标志为红圈白底，警告标志为黄底黑边；

形状特征：包含圆形、三角形、矩形等规则几何形状；

语义特征：特定图案与文字（如限速数字、箭头方向）。这些特征为算法设计提供了重要依据，例如可通过颜色通道增强突出标志区域，通过形状约束过滤非标志目标。

第三章改进的交通标志检测算法设计

3.1 网络整体结构

本文算法基于 YOLOv5 架构进行改进，整体分为四个部分：

** backbone（特征提取网络）**：采用改进 CSPDarknet 结构，嵌入空间 - 通道注意力融合模块（SCAM），强化关键特征提取；

** neck（特征融合网络）**：采用改进 PANet 结构，增加跨尺度连接与自适应感受野模块（ARF），提升多尺度特征融合效果；

** head（检测头）**：输出三个尺度的检测结果，预测目标的类别、置信度与边界框坐标；

后处理模块：采用加权非极大值抑制（W-NMS）与动态锚框机制优化检测结果。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李新,禹翼.基于SIFT算法的交通标志识别[J].制造业自动化, 2012, 34(5):4.DOI:10.3969/j.issn.1009-0134.2012.3(s).04.

[2] 陈亦欣,叶锋,肖锋,等.基于HSV空间和形状特征的交通标志检测识别研究[J].江汉大学学报：自然科学版, 2016, 44(2):7.DOI:10.16389/j.cnki.cn42-1737/n.2016.02.004.

[3] 范群贞,吴浩.基于MATLAB的交通标志边缘检测技术[J].软件, 2024, 45(10):9-12.

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