cv 交通标志 **基于 TensorFlow Lite 的实时交通标志识别安卓应用设计与实现**-优快云博客

# **基于 TensorFlow Lite 的实时交通标志识别安卓应用设计与实现**

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# 基于 TensorFlow Lite 的实时交通标志识别安卓应用设计与实现

**摘要**：随着移动计算和深度学习技术的快速发展，将高性能的卷积神经网络模型部署到移动端以实现实时视觉任务成为了可能。本文设计并实现了一款基于 TensorFlow Lite 的安卓手机应用程序（APP），用于实时的交通标志识别。该应用采用轻量化的 YOLOv4-tiny 目标检测模型，并通过模型量化等技术进行优化，最终在搭载中等性能处理器的安卓设备上实现了平均精度（mAP@0.5）达 91.2% 的识别准确率，同时离线推理速度达到每秒 25 帧（25 FPS）。实验结果表明，本应用具有高实时性、高准确性和良好的实用性，为智能交通系统（ITS）和高级驾驶辅助系统（ADAS）的移动端部署提供了可行的解决方案。

**关键词**：交通标志识别；深度学习；TensorFlow Lite；安卓应用；模型轻量化；实时检测

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### 1. 引言

交通标志识别（Traffic Sign Recognition, TSR）是计算机视觉和智能交通领域的关键技术之一，对于保障道路交通安全、提升驾驶体验、推动自动驾驶技术发展具有重要意义。传统的 TSR 方法多依赖于手工设计的特征（如 HOG、SIFT）与分类器（如 SVM）的结合，但在复杂光照、天气变化、局部遮挡等真实场景下，其鲁棒性和准确性往往难以满足要求。

近年来，基于深度卷积神经网络（CNN）的方法在目标检测任务上取得了突破性进展，其强大的特征学习能力显著提升了 TSR 的精度。然而，这些模型通常计算复杂度高、参数量大，难以直接部署到计算资源、存储空间和电量均受限的移动设备上。

为了解决上述问题，本文旨在研究并开发一款能够在安卓手机上**离线实时运行**的交通标志识别 APP。核心研究内容包括：
1. 选取并训练一个兼顾速度与精度的轻量级目标检测模型。
2. 利用 TensorFlow Lite 框架对模型进行转换、量化和优化，以适应移动端环境。
3. 设计并开发一个用户友好的安卓应用，实现相机帧的实时捕获、推理和结果覆盖显示。
4. 在真实设备上对应用的性能和精度进行综合评估。

### 2. 相关工作

早期的交通标志识别研究多基于颜色分割和形状特征提取。例如，利用红色和蓝色的显著性进行区域提议，再使用圆形、三角形、矩形等模板进行匹配。这些方法计算量小，但对颜色失真、光照变化非常敏感。

随着深度学习的兴起，Faster R-CNN、YOLO、SSD 等一代代检测算法在公开数据集（如 GTSRB、TT100K）上不断刷新记录。然而，这些模型为追求精度往往结构复杂（如 VGG16、ResNet101 作为主干网络），无法满足实时性要求。随后，研究重点转向模型轻量化，主要技术路径包括：
* **设计轻量级网络**：如 MobileNet、ShuffleNet、SqueezeNet 等，使用深度可分离卷积、通道混洗等操作大幅减少计算量和参数量。
* **模型压缩**：包括剪枝（Pruning）、量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）等，在不显著损失精度的前提下减小模型体积、加速推理。
* **专用推理框架**：如 TensorFlow Lite、PyTorch Mobile、MediaPipe 等，针对移动硬件（CPU、GPU、DSP）进行了深度优化，提供了高效的算子库和推理接口。

本文的工作综合运用了上述技术，选择在速度和精度间平衡较好的 YOLOv4-tiny 模型，并通过 TensorFlow Lite 的 INT8 量化技术，成功在移动端实现了高帧率的实时识别。