基于深度學(xué)習(xí)PyTorch框架下YOLOv3的交通信號燈檢測

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摘要：隨著《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》的發(fā)布，國家大力發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)汽車勢在必行。在自動駕駛技術(shù)中，復(fù)雜環(huán)境中目標物體的識別和判別是一項高難度的挑戰(zhàn)，也是需要解決的重點任務(wù)之一。本文主要針對汽車智能化設(shè)計領(lǐng)域占有重要基礎(chǔ)地位的圖像識別功能，利用深度學(xué)習(xí)框架PyTorch和YOLOv3算法對于交通信號燈的判定進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，最終對獲取的交通路況實景圖進行識別，取得一定的實際檢測效果，以期推動汽車智能化設(shè)計領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新和突破。（剩余6010字）