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公开(公告)号:CN116958936A
公开(公告)日:2023-10-27
申请号:CN202310949300.3
申请日:2023-07-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(鞍山)工业技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于多信息注意力融合网络的交通标志检测与识别方法,设计MIAF‑Net模型,兼顾检测的精度和速度。包括:步骤一、构建并初始化MIAF‑Net模型:包括由Conv模块和设计的FCSP模块搭建的主干网络,由FPN特征聚合网络、PAN特征聚合网络和前景感知注意力模块FPA组成的颈部网络,多尺度信息融合的检测头MIFH;步骤二、采用主干网络对输入的图像进行特征提取,采用颈部网络对主干网络输出的多尺度特征进行融合,根据融合后的特征,采用多尺度信息融合的检测头MIFH对特征进行解耦,按照设定的规则对特征进行提取、融合和解耦;步骤三、初始化MIAF‑Net模型超参数,用道路交通标志训练集对模型进行训练,使用训练好的模型对道路交通标志进行检测与识别,输出结果。