识别四类路标的目标检测

### 针对四种类型路标的目标检测算法和模型

#### 路标分类概述
交通标志分为禁止性、预防性和信息性三类[^5]。为了满足识别四种类别的需求，假设第四类为特殊用途标志（如施工区标志），这将覆盖更广泛的应用场景。

#### 单阶段与两阶段检测器的选择
目标检测模型主要分为单阶段和两阶段两种架构。对于实时性能要求较高的应用场景，如自动驾驶辅助系统中的交通标志识别，推荐采用计算效率更高的单阶段检测器，例如 YOLO 系列模型[^1]。

#### 特征提取网络的设计
考虑到交通标志具有鲜明的颜色和几何形状特征，在构建主干网时应选用能够有效捕捉这些特点的 CNN 结构。YOLOv5 已经证明其在网络结构上的优势，特别是在处理小型物体方面表现出色，适合用于交通标志这类相对较小且密集分布的对象检测任务[^3]。

import torch
from yolov5 import YOLOv5

model = YOLOv5('yolov5s.pt')  # 加载预训练权重文件
img = 'path/to/image.jpg'     # 输入图片路径
results = model.predict(img)   # 进行预测

#### 数据集准备
为了实现高精度的多类别交通标志检测，需收集涵盖各类常见及少见类型的高质量标注数据集。建议至少包含以下四个大类：
- **禁止性** (Prohibitory): 圆形红底白字图案；
- **预防性** (Warning): 黄色菱形警告标记；
- **指导性** (Mandatory): 方形蓝底白色箭头指示方向；
- **其他特异性** (Special): 如施工区域警示牌等特殊情况下的标识。

#### 训练过程调优
在实际应用中，可能遇到样本不平衡问题——某些类别的实例数量远少于其它类别。此时可采取加权损失函数等方式调整模型参数，确保各类型之间的均衡表现[^4]。