【摘 要】
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交通灯检测作为自动驾驶任务中的关键技术，直接关系到智能汽车的行驶安全。针对交通灯尺度小、环境复杂造成的检测困难问题，提出一种多尺度YOLOv5的交通灯检测方法。首先使用复合数据增强方法对模型输入进行增强处理，增加输入的复杂性；然后设计多尺度代替固定尺度训练，均衡模型的学习能力；最后构建多尺度特征融合网络，将4倍、8倍、16倍和32倍下采样信息融合，建立多尺度检测层。为增强特征融合能力，引入远跳链接
【基金项目】
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张江国家自主创新示范区专项（ZJ2020-ZD-009）；
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交通灯检测作为自动驾驶任务中的关键技术，直接关系到智能汽车的行驶安全。针对交通灯尺度小、环境复杂造成的检测困难问题，提出一种多尺度YOLOv5的交通灯检测方法。首先使用复合数据增强方法对模型输入进行增强处理，增加输入的复杂性；然后设计多尺度代替固定尺度训练，均衡模型的学习能力；最后构建多尺度特征融合网络，将4倍、8倍、16倍和32倍下采样信息融合，建立多尺度检测层。为增强特征融合能力，引入远跳链接传递不同级别信息，直接提升了模型对小目标的检测能力。实验结果证明，在采集的数据集上，改进YOLOv5的检测速度最快可达到9.5ms,mAP达到99.8%，相比YOLOv5提高了17%，在Bosch数据集上，mAP增加了6.5%，实现了对交通灯的实时与高精度检测。
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