基于深度学习的交通灯识别方法研究.docx

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1、交通灯识别在智能交通系统中具有重要的应用价值，随着大数据、5G、人工智能等技术的飞速发展，智能驾驶技术也开始应用于实际。交通信号灯检测与识别技术作为智能驾驶领域的核心技术之一，其检测精度与检测速度极其重要。因此，研究基于深度学习的交通信号灯检测与识别方法对于交通道路安全有着重要的研究意义。本研究旨在解决交通灯识别问题，并提出了一种基于深度学习YOLOV7模型的改进方法，通过在网络中加入CBAM(ConvolutionalBlockAttentionModule)11lJ,提高了交通灯的识别精度的方法。本研究首先指出了交通灯识别的重要性和挑战，并明确了研究目的。随后详细介绍了YoLoV7算法的原

2、理和特点，包括卷积层、池化层、激活函数、全连接层等核心组件。同时，对数据增强方法和训练用的数据集进行了介绍，旨在提高模型的性能和泛化能力。实验结果显示改进后的方法在分类的精确性和速度上都有所提高。该研究为交通灯识别方法的改进和优化提供了有益的参考。关键词：深度学习；交通灯识别；CBAM；YOLOv7AbstractTrafficlightrecognitionhasimportantapplicationvalueinintelligenttransportationsystem,withtherapiddevelopmentofbigdata,5G,artificialintelligenc

3、eandothertechnologies,intelligentdrivingtechnologyhasalsobeguntobeappliedinpractice.Trafficlightdetectionandrecognitiontechnologyisoneofthecoretechnologiesinthefieldofintelligentdriving,itsdetectionaccuracyanddetectionspeedarealsoextremelyimportant.Therefore,thestudyoftrafficsignaldetectionandrecogn

4、itionmethodsbasedondeeplearninghasimportantresearchsignificancefortrafficroadsafety.Thisresearchaimstosolvetheproblemoftrafficlightrecognition,andproposesanimprovedmethodbasedondeepIearningY0L0V7model,whichimprovestherecognitionaccuracyoftrafficlightsbyaddingCBAM(ConvolutionalBlockAttentionModule)at

5、tentionmechanismtothenetwork.Firstly,theresearchbackgroundandpurposeareintroduced,andtheimportanceandchallengeoftrafficlightrecognitionareclarified.Then,theprincipleandcharacteristicsofY0L0v7algorithmaredescribedindetail,includingthekeycomponentssuchasconvolutionlayer,poolinglayer,activationfunction

6、andfullyconnectedlayer.Then,dataenhancementmethodsanddatasetsfortrainingareintroducedtoimprovetheperformanceandgeneralizationabilityofthemodel.Throughexperiments,theexperimentalresultsshowthattheaccuracyandspeedofclassificationareimproved.Thisstudyprovidesausefulreferencefortheimprovementandoptimiza

7、tionoftrafficlightrecognitionmethods.KeyWords：Deeplearning;Trafficlightrecognition;CBAM;Y0L0v7摘要1Abstract2第1章绪论11.1 研究背景及意义11.2 国内外研究现状及发展趋势11.2.1 传统交通灯检测算法11.2.2 基于深度学习的交通灯检测算法213研究内容31.4 研究方法31.5 主要工作和组织架构4第2章交通信号灯检测与识别方法技术分析62.1 相关理论和算法62.1.1 深度学习62.1.2 卷积神经网络（CNN）62.1.3 YoLC）V7算法72.2 卷积神经网络72.2.

8、1 卷积层72.2.2 池化层82.2.3 激活函数92.2.4 全连接层102.2.5 前向传播与反向传播H2.2.6 参数共享和稀疏连接112.2 数据集介绍122.3 数据增强方法13第3章改进YOLOv7的交通灯检测模型143.1 YOLOv7网络143.2 YOLOv7网络的优化结构153.2.1 高效扩展聚合网络153.2.2 重参数化卷积163.2.3 损失函数改进173.3 CBAM注意力机制173.4 引入CABM的Y0L0v7检测模型19第4章仿真实验与结果分析214.1 实验环境214.2 YOLOv7与CBAM-YOLOv7模型对比试验与性能分析214.2.1 数据集测

9、试对比204.2.2 模型训练过程对比224.2.3 模型训练结果对比234.2.4 模型训练混淆矩阵对比244.3 系统实现254.4 实验结果分析27结论28参考文献29致谢30第1章绪论1.1 研究背景及意义交通灯识别在智能交通系统中具有重要的应用价值，随着大数据、5G、人工智能等技术的飞速发展，智能驾驶技术也开始应用于实际。交通信号灯检测与识别技术作为智能驾驶领域的核心技术之一，其检测精度与检测速度也是极其重要。因此，研究基于深度学习的交通信号灯检测与识别方法对于交通道路安全有着重要的研究意义。传统的交通灯识别方法通常依赖于手工设计的特征提取器和分类器，这种方法往往需要大量的人工干预和

10、专业知识，且在复杂的场景下表现不佳。然而，深度学习技术具有自动学习特征和端到端训练的优势，能够从大规模数据中学习到更加有效的表示和模式，因此被广泛应用于目标检测任务。YOLOv7是一种流行的深度学习目标检测算法，它通过将目标检测任务转化为回归问题，通过单个网络直接在图像中预测边界框和类别，具有高度的实时性和准确性。基于YoLoV7的交通灯识别方法能够通过网络自动学习交通灯的特征和模式，并且具有较快的检测速度和较高的准确率。然而，尽管YOLoV7在目标检测任务中表现出色，但在交通灯识别这种特定场景下，仍然存在一些挑战，如光照变化、遮挡、角度变化等。因此，对于基于Ye)LoV7的交通灯识别方法的研

11、究，需要进一步解决这些挑战，提高交通灯识别的鲁棒性和性能。因此，基于深度学习(YOLOV7)的交通灯识别方法的研究旨在探索如何利用YOLOv7算法来实现高效、准确和鲁棒的交通灯识别，以推动智能交通系统的发展，并提高交通流畅和安全性。1.2 国内外研究现状及发展趋势1.2.1 传统交通灯检测算法交通灯颜色的检测算法是一种能够在交通安全领域中发挥重要作用的技术。通过对交通灯的颜色进行识别和分类，可以帮助驾驶员更好地遵守交通规则，从而减少交通事故的发生。本文将介绍一些学者在这个领域的研究成果，并探讨一些现有的算法。一些学者提出了使用计算机视觉技术进行交通灯颜色检测的方法。其中，许多算法都是基于颜色空

12、间的。颜色空间指一种特定的数学模型，用于表述和计算颜色的数量，它能够精确地描述颜色在数学上的表达形式。常见的颜色空间包括RGB、HSV和YUV等。在交通信号灯颜色的检测中，这些颜色空间可被使用来对图像中的像素进行颜色分类和鉴别，能够更准确地识别交通灯的颜色。在RGB颜色空间中，交通灯的颜色通常被定义为一组RGB值的范围。例如，红色的范围通常是（255Qo）到Q55,70,70）。当像素的RGB值在此范围内时，该像素将被分类为红色像素。这种方法的优点是简单易懂，但由于RGB颜色空间不够灵活，可能会导致颜色检测的准确性下降。HSV颜色空间是一种非常适合用于颜色分类的颜色空间，它比RGB颜色空间更加

13、实用。HSV颜色空间用色相、饱和度和亮度三个参数来描述颜色。通过调整这三个参数的值，可以得到几乎任何颜色。例如，交通灯颜色可以定义为在HSV颜色空间中具有特定范围的色相值和饱和度值的像素。使用HSV颜色空间进行交通灯颜色检测可以提高算法的准确性。YUV颜色空间是广泛使用的另一种颜色空间，它将颜色分为亮度和色度两个部分。在YUV颜色空间中，亮度用于表示图像中的灰度值，而色度则用于描述颜色的饱和度和色相。使用YUV颜色空间进行颜色分类可以提高算法的鲁棒性。基于机器学习的交通灯检测方法是一种广泛使用的技术。该方法通过滑动窗口对交通灯图像进行遍历，手动挑选和提取图像的特征信息，并利用机器学习算法来训练

14、分类器以检测交通信号灯。HOG算法是一种常用的特征提取方法，通过梯度方向分布直方图来描述图像的局部特征，并将其归一化。该算法对交通灯图像中的边缘信息的检测非常有效，而HOG+SVM结构也在交通灯检测中发挥了重要的作用。另外，由于交通灯具有鲜明的颜色信息，一些文献中提出了增加颜色信息以扩展HOG算法的方法，取得了显著的效果提升。虽然基于机器学习的交通灯检测算法相比于基于颜色和形状的交通信号灯算法在检测准确率上有很大的提升，但该方法对特征提取有着较高的要求，且需要手动选取特征信息提取的区域。这使得该类算法的工作量较大，且实时性较差。因此，基于机器学习的目标检测算法对交通灯检测仍然存在一定的局限性。

15、因此，未来需要进一步研究更加高效、精确的交通灯检测算法，以更好地满足实际应用的需求。1.2.2 基于深度学习的交通灯检测算法检测技术是计算机视觉的重要研究领域之一。随着计算机技术的不断发展，卷积神经网络（CNN）已经越来越被广泛应用。CNN能够高效地提取图像中的特征信息，因此成为了最新的深度学习算法之一。它解决了以往识别准确率低、识别速度慢等问题，使检测变得更加高效准确。在CNN的发展过程中,Two-stage网络结构和One-stage网络结构两种目标检测算法被提出。TWo-Stage算法首先对目标图像进行特征提取，生成候选区域，然后通过卷积神经网络进行分类。相比传统的目标检测算法，Twos

16、tage算法有着更好的特征提取、更大的数据量处理和更快的检测速率等优势，可以更好地提高检测准确率和速度。One-Stage算法直接利用回归思想给出目标位置和类别信息，不需要候选区域和RPN网络，因此能够更快地识别目标。但相比TWo-Stage算法，One-Stage算法由于缺乏候选区域的筛选过程，识别精度稍逊。近年来，随着深度学习算法的不断发展，越来越多的学者开始运用深度学习算法进行交通灯检测的研究。其中，文献W到文献分别采用不同的深度学习框架和网络结构来提高交通灯检测的准确率和实时性。例如，文献网通过使用ResNet50-D作为YOLOv3的特征提取网络，增强了网络的特征提取能力；文献改进了Yc)LoV3框架的