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交通信号灯的准确检测与识别可以提高驾驶的安全性,减少交通事故的发生。为了提高移动端识别的准确率和速度,提出一种改进的轻量级YOLOv3模型实现交通信号灯的检测与识别。首先,采用轻量级的ShuffleNetv2网络替换YOLOv3的主干网络DarkNet53,实现交通信号灯的快速检测与识别;接着,融合ShuffleNetv2网络中的低、中、高层特征组成最终的高层输出特征,以丰富交通信号灯的特征表示;最后,基于多尺度的检测和结果融合,完成交通信号灯的准确检测与识别。实验证明,本文提出的轻量级YOLOv3