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一种基于多尺度像素特征融合的实时交通标志检测方法属于深度学习和目标检测领域。首先获取含交通标志的图像并预处理；其次将预处理后的图像输入到MobileNetv2网络进行特征提取；接着将提取到的多尺度特征图输入到像素特征融合模块进行像素重排，拼接生成兼具语义信息与细节信息的融合特征图；然后对融合特征图进行下采样得到六个尺度特征图并输入到高效通道注意力模块，对特征通道按重要程度分配权重；之后将加权的六尺度特征图输入到SSD检测层来预测边界框的位置和对象的类别；最后进行非极大值抑制，得到最优的交通标志检测结果。本发明在检测交通标志图像时能够兼顾实时性与准确性，并具有很强的鲁棒性。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202010866848.8
Filing Date： 2020-08-26
Publication Date： 2021-01-05
Pub. No.： CN112183203A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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