一种改进的非极大值抑制YOLOv4交通标志识别定位方法

摘要

本发明提出了一种改进的非极大值抑制YOLOv4交通标志识别定位方法，解决标准YOLOv4算法非极大值抑制(NMS)人为设定阈值和遇到被检测物体在同一区域内高度重叠时无法区分的问题；首先下载通用数据集tt100k数据集与LISA数据集，并进行数据增强；其次使用标准YOLOv4网络对两个增强后的数据集进行训练，检测其性能；然后针对现有标准YOLOv4算法中NMS的缺点提出改进版NMS算法，并将其嵌入YOLOv4模型进行训练；最后对比标准YOLOv4算法，分析测试结果；本发明提出的基于NMS改进的YOLOv4算法，引入分数重置的思想，综合考虑重叠度与置信度得分后，得到了合适的函数作为NMS改进的核心；改进后的NMS算法更适合于检测区域中有多个检测目标重叠的情况，且鲁棒性较好，可用于多个数据集的性能提升。