基于深度学习的复杂天气场景交通标志检测

陆维; 吴锡

doi:10.11907/rjdk.241350

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基于深度学习的复杂天气场景交通标志检测

图形图像处理 | 更新时间：2025-06-24

- 基于深度学习的复杂天气场景交通标志检测
- Traffic Sign Detection in Complex Weather Conditions Based on Deep Learning
- “针对交通标志检测难题，研究者基于CenteNet2提出改进方案，有效提升复杂天气下检测性能。”
- 软件导刊 2025年24卷第6期页码：175-184
- 作者机构：
  
  成都信息工程大学计算机学院，四川成都 610000
- 作者简介：
  
  陆维（1983-），男，成都信息工程大学计算机学院硕士研究生，研究方向为图像处理
  吴锡（1980-），男，博士，成都信息工程大学计算机学院教授、硕士生导师，研究方向为图像分析与计算成像、高性能与并行分布式计算、智慧气象与数值天气计算。
- 基金信息：
  
  四川省科技计划项目（重点研发项目）(2023YFG0025)
- DOI：10.11907/rjdk.241350
  中图分类号： TP183;TP391.41
- 收稿日期：2024-05-03，
  
  纸质出版日期：2025-06-16
- 稿件说明：
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陆维,吴锡.基于深度学习的复杂天气场景交通标志检测[J].软件导刊,2025,24(06):175-184.

LU Wei,WU Xi.Traffic Sign Detection in Complex Weather Conditions Based on Deep Learning[J].Software Guide,2025,24(06):175-184.
陆维,吴锡.基于深度学习的复杂天气场景交通标志检测[J].软件导刊,2025,24(06):175-184. DOI： 10.11907/rjdk.241350.

LU Wei,WU Xi.Traffic Sign Detection in Complex Weather Conditions Based on Deep Learning[J].Software Guide,2025,24(06):175-184. DOI： 10.11907/rjdk.241350.

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基于深度学习的复杂天气场景交通标志检测

Traffic Sign Detection in Complex Weather Conditions Based on Deep Learning

DOI：10.11907/rjdk.241350