Dpf-yolov8: red de fusión de características de doble trayectoria para la detección de señales de tráfico en clima brumoso
Autores: Zhang, Yuechong; Liu, Haiying; Dong, Dehao; Duan, Xuehu; Lin, Fei; Liu, Zengxiao
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Dpf-yolov8: red de fusión de características de doble trayectoria para la detección de señales de tráfico en clima brumoso
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Detección de señales de tráfico
Clima brumoso
Rendimiento de reconocimiento del modelo
YOLOv8
Red de fusión de características
Simulación de niebla
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 37
Citaciones: Sin citaciones
La detección de señales de tráfico juega un papel integral en los sistemas de conducción inteligente. Se encontró que en escenarios de conducción reales, las señales de tráfico eran fácilmente oscurecidas por la neblina, lo que llevaba a una inexactitud en la detección de señales de tráfico en los sistemas de conducción asistida. Por lo tanto, diseñamos un modelo de detección de señales de tráfico para condiciones de neblina que puede ayudar efectivamente a los conductores a reconocer las señales de tráfico y reducir la incidencia de accidentes de tráfico.
Descripción
La detección de señales de tráfico juega un papel integral en los sistemas de conducción inteligente. Se encontró que en escenarios de conducción reales, las señales de tráfico eran fácilmente oscurecidas por la neblina, lo que llevaba a una inexactitud en la detección de señales de tráfico en los sistemas de conducción asistida. Por lo tanto, diseñamos un modelo de detección de señales de tráfico para condiciones de neblina que puede ayudar efectivamente a los conductores a reconocer las señales de tráfico y reducir la incidencia de accidentes de tráfico.