模版（上）
2026/6/1 3:08:45
第七课：基于AK3918AV130的交通信号灯识别实战测试
文章目录
- 第七课：基于AK3918AV130的交通信号灯识别实战测试
- 一、课程导学
- 二、课程核心关键词
- 三、场景需求与数据集适配
- 3.1 业务需求分析
- 3.2 数据集优化与模型微调
- 3.3 模型参数预设
- 四、应用代码功能迭代开发
- 4.1 工程代码梳理
- 4.2 类别解析与结果渲染
- 4.3 逻辑异常处理
- 五、模型与程序部署
- 5.1 模型与程序上传
- 5.2 硬件环境准备
- 5.3 基础功能试运行
- 六、多场景实景测试与效果验证
- 6.1 标准场景测试
- 6.2 复杂工况专项测试
- 6.3 连续视频流测试
- 七、常见问题排查与性能调优
- 7.1 漏检问题优化
- 7.2 误检问题优化
- 7.3 帧率与画质调优
- 八、课堂实操示例
- 九、本节课核心总结
- 十、课后作业
- 十一、课程回顾总结
- 上一节课作业答案：AK3918AV130 SDK 环境搭建与核心接口对接
- 一、代码功能说明
- 二、完整实战作业代码
- 三、代码运行注意事项
一、课程导学
通过前面课程的学习，我们已完成模型优化、格式转换、SDK 环境搭建与 NPU 核心接口联调，具备了嵌入式 AI 推理的完整基础能力。本节课聚焦项目第一个落地场景：交通信号灯识别，开展全流程实战测试。
交通信号灯包含红灯、绿灯、黄灯三类目标，属于典型小目标检测场景，同时存在逆光、阴影、远距离拍摄等复杂工况。本课将结合业务需求完成模型微调、应用代码功能迭代、实景测试、问题调优全流程，验证模型与程序在真实道路场景下的识别效果，同时积累复杂场景下的调优经验，为后续道路区域、障碍物识别项目落地提供参考。
二、课程核心关键词
交通信号灯识别、小目标检测、类别区分、置信度阈值、实景测试、图像后处理、逆光优化、漏检误检、代码迭代、效果调优
三、场景需求与数据集适配
3.1 业务需求分析
本场景需实现对画面内交通信号灯的定位与状态分类，区分红灯、绿灯、黄灯三大类别，输出目标坐标、类别、置信度。
结合车载与道路监测使用场景，要求程序具备低延迟推理能力，可适配日间强光、夜间暗光、画面遮挡、远距离小目标等工况，保证识别结果稳定可靠。
3.2 数据集优化与模型微调
基于通用交通数据集进行扩充，补充逆光、阴雨、远距离拍摄等边缘场景样本，统一图片标注格式，划分训练集、验证集与测试集。
沿用 YOLOv5-Lite 基础模型，针对信号灯三