交通标志检测是交通标志识别系统中的一项重要任务。与其他国家的交通标志相比，中国的交通标志有其独特的特点。卷积神经网络（CN......

　　交通标志检测是交通标志识别系统中的一项重要任务。与其他国家的交通标志相比，中国的交通标志有其独特的特点。卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。本文提出了一种基于深卷积网络的交通标志检测算法。为了实现交通标志的实时检测，本文提出了一种基于YOLOv2的端到端卷积网络。针对交通标志的特点，在网络的中间层采用多个1×1卷积层，在顶层减少卷积层以降低计算复杂度。为了有效地检测小交通标志，我们对输入图像进行密集网格划分，得到更精细的特征图。此外，我们扩充了中国交通标志数据集（CTSD），并改进了在线可用的标志信息。根据扩展后的CTSD和德国交通标志检测基准（GTSDB）评估的所有实验结果表明该方法具有更快的速度和更强的鲁棒性。获得的最快检测速度为每图像0.017秒。

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