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一、摘要

交通灯识别在智能交通系统中具有重要的应用价值，随着大数据、5G、人工智能等技术的飞速发展，智能驾驶技术也开始应用于实际。交通信号灯检测与识别技术作为智能驾驶领域的核心技术之一，其检测精度与检测速度极其重要。因此，研究基于深度学习的交通信号灯检测与识别方法对于交通道路安全有着重要的研究意义。
本研究旨在解决交通灯识别问题，并提出了一种基于深度学习YOLOV7模型的改进方法，通过在网络中加入CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制，提高了交通灯的识别精度的方法。本研究首先指出了交通灯识别的重要性和挑战，并明确了研究目的。随后详细介绍了YOLOv7算法的原理和特点，包括卷积层、池化层、激活函数、全连接层等核心组件。同时，对数据增强方法和训练用的数据集进行了介绍，旨在提高模型的性能和泛化能力。实验结果显示改进后的方法在分类的精确性和速度上都有所提高。该研究为交通灯识别方法的改进和优化提供了有益的参考。

二、研究内容

基于深度学习(YOLOv7)的交通灯识别方法的研究内容包括数据集准备，设计基于YOLOv7的网络结构，然后加入CBAM注意力机制优化YOLOv7模型，进行模型训练与优化，使用准备好的数据集对基于CBAM-YOLOv7的交通灯识别模型进行训练，进行数据增强和预处理操作，在模型训练完成后，对其进行评估和性能分析。使用测试数据集进行评估，并计算准确率、召回率、精确度和F1分数等评估指标。通过与原有的YOLOV7模型进行比较和分析，验证基于CBAM-YOLOV7的交通灯识别方法的优越性。

三、改进YOLOv7的交通标志检测模型

3.1 YOLOv7网络
YOLOv7是一种目标检测算法，它是YOLO系列算法的最新版本，建立在YOLOv5和YOLOv4的基础上，采用了“SPP，PAN，CSP，CIoU”等先进的技术，并在目标检测精度和速度上取得了巨大的进步。YOLOv7采用更深的卷积层和更多的特征图，能够在复杂场景中检测出更小、更密集的目标，同时在GPU的加速下，可以实现接近实时的目标检测。
YOLOv7网络由四个主要组成部分构成，分别是输入部分、骨干网络、颈部以及检测头。整个流程如下：
首先，输入图像经过数据增强等一系列预处理操作，然后被送入网络中。骨干网络接收到处理后的图像，对其进行特征提取。提取到的特征被送入颈部模块进行特征融合，以得到不同尺度的特征图。最终，融合后的特征图被送入检测头模块，进行目标检测并输出结果。
YOLOv7网络结构简单明了，具有较快的检测速度和较高的准确性。通过输入、骨干网络、颈部和检测头四个部分的有机组合，YOLOv7能够对目标进行快速准确的检测和识别，YOLOv7的网络结构如图3-1所示：

图3-1 yolov7网络结构图

四、YOLOv7与CBAM-YOLOv7模型对比试验与性能分析

4.2.1 数据集测试对比
本文对比了原YOLOv7模型和加入CBAM模块的CBAM-YOLOv7网络在数据集中指示类交通信号灯的检测效果。图4-1和图4-2展示了各模型在测试集上的检测效果。

图 4-1 yolov7在数据集上的表现

图 4-2 CBAM-yolov7在数据集上的表现

对比图4-3和图4-4可知，CBAM-YOLOv7在交通数据集上的图像识别效果比YOLOv7更好，因为它采用了通道注意力模块、更深的网络结构和数据增强技术，使得模型具有更好的注意力、泛化能力和鲁棒性。这些特点使得CBAM-YOLOv7能够更好地区分交通信号灯、车辆和行人等目标，并应对光照不足、遮挡等复杂情况。

图4-3 yolov7在数据集上的表现

图4-4 CBAM-yolov7在数据集上的表现

五 、系统实现

系统实现
本研究进行了交通信号灯识别系统的测试，以确保其能够准确检测和识别交通信号灯图像。首先，我们测试了系统的图像检测功能。用户可以选择通过点击按钮从本地导入交通信号灯的图像，并且系统能够实时显示图像的识别结果。图像检测功能的界面如图4-11所示：

图4-11交通灯识别系统图像检测功能

除了图像识别，本系统还包含视频检测和摄像头实时检测，通过将视频流切分为一帧一帧的图像进行识别，可以应用在视频监控和自动驾驶等领域，视频检测和摄像头检测功能展示如图4-12所示：

图4-12视频检测和摄像头检测功能