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高速公路静态交通标志设置科学性分析 被引量：54
1
作者 郑安文 牛倬民 《交通运输工程学报》 EI CSCD 2002年第4期49-53,共5页
针对当前中国高速公路交通标志设置中存在的一些不容忽视的问题 ,以驾驶员信息接收和加工的基本规律为基础 ,分析了驾驶员有效利用交通标志传递信息的条件 ,研究了交通标志的视认距离、在空间的安置方式。
关键词 高速公路 静态交通标志 设置 科学性
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基于信息度量的交通标志视认性研究 被引量：22
2
作者 曹鹏 吴文静 隽志才 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2006年第9期118-120,130,共4页
将信息理论运用于解释交通标志信息的传递过程,建立了交通标志的信息传输模型。运用信息熵方法将驾驶员接受的标志信息进行量化,并以长春市区实际调查数据为依据,运用该方法评价现有交通标志的信息传递质量。结果表明,利用信息度量方法... 将信息理论运用于解释交通标志信息的传递过程,建立了交通标志的信息传输模型。运用信息熵方法将驾驶员接受的标志信息进行量化,并以长春市区实际调查数据为依据,运用该方法评价现有交通标志的信息传递质量。结果表明,利用信息度量方法对交通标志视认性进行评价可以有效衡量标志的设计质量,有助于标志设计者从驾驶员认知角度出发,提高交通标志的工效性。也为筛选标志设计方案提供了有效手段。 展开更多
关键词 交通标志 信息量 驾驶员
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基于再励学习与遗传算法的交通信号自组织控制 被引量：12
3
作者 杨煜普 欧海涛 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期564-568,共5页
提出一种基于再励学习和遗传算法的交通信号自组织控制方法 .再励学习针对每一个道路交叉口交通流的优化 ,修正每个信号灯周期的绿信比 .遗传算法则产生局部学习过程的全局优化标准 ,修正信号灯周期的大小 .这种方法将局部优化和全局优... 提出一种基于再励学习和遗传算法的交通信号自组织控制方法 .再励学习针对每一个道路交叉口交通流的优化 ,修正每个信号灯周期的绿信比 .遗传算法则产生局部学习过程的全局优化标准 ,修正信号灯周期的大小 .这种方法将局部优化和全局优化统一起来 ,克服了现有的控制方法需要大量数据传输通讯、准确的交通模型等缺陷 . 展开更多
关键词 再励学习 遗传算法 交通信号 自组织控制 交通系统 信号灯控制 城市交通
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城市环线交通标志设计探讨 被引量：13
4
作者 张立 杨世捷 《中南公路工程》 北大核心 2003年第1期45-47,共3页
以长沙市二环线交通标志设计为例 ,就交通标志的颜色、形状和图形以及文字尺寸、视认距离和交通标志设置的基本原理等作了初步研究 ,并介绍了国外在这方面的应用情况。
关键词 交通标志 设计 安全设施
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高速公路路侧标志设置问题 被引量：22
5
作者 李文权 王炜 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期164-169,共6页
为了提高多车道高速公路内侧车道行驶的小车驾驶员视认路侧交通标志的准确率,运用概率论方法讨论路侧交通标志设置问题.建立路侧标志被大车遮挡的数学模型和算法,并提出连续设置路侧交通标志的方法和步骤为:决定标志设置位置,计算遮挡... 为了提高多车道高速公路内侧车道行驶的小车驾驶员视认路侧交通标志的准确率,运用概率论方法讨论路侧交通标志设置问题.建立路侧标志被大车遮挡的数学模型和算法,并提出连续设置路侧交通标志的方法和步骤为:决定标志设置位置,计算遮挡矩形长度,计算遮挡概率,决定连续设置标志个数和交通标志间的最小间距.计算结果表明:随着设置路侧标志的增加,驾驶员不能读取标志信息的概率呈指数下降.建立连续设置路侧标志的模型和方法简便,方案可行,可以解决多车道高速公路路侧标志的合理设置问题. 展开更多
关键词 高速公路 通行能力 交通标志
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动态场景下的交通标识检测与识别研究进展 被引量：22
6
作者 刘华平 李建民 +1 位作者 胡晓林 孙富春 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2013年第5期493-503,共11页
动态环境下交通标识的自动识别随着无人自主驾驶汽车对环境理解的要求提高引起了人们的高度关注。近年来研究人员从检测、跟踪和识别等方面展开了对这一问题的深入研究。针对动态场景下基于单个普通光学摄像机的交通标识检测与识别方法... 动态环境下交通标识的自动识别随着无人自主驾驶汽车对环境理解的要求提高引起了人们的高度关注。近年来研究人员从检测、跟踪和识别等方面展开了对这一问题的深入研究。针对动态场景下基于单个普通光学摄像机的交通标识检测与识别方法做一系统回顾。重点围绕交通标识的检测、识别,时序信息的利用等展开。此外,还对这一领域目前常用的数据集和评价方法做了具体介绍。最后指出了未来发展的趋势和方向。 展开更多
关键词 动态场景 交通标识 检测 识别
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路侧交通标志设置数量及位置研究 被引量：21
7
作者 任锐 李文权 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2006年第11期111-115,共5页
高速公路和城市快速路通常将内侧车道设置为小车道,外侧车道设置为大车道,这将有可能导致内侧小车驾驶员视线被遮挡,无法及时获得路侧交通标志的信息采取相应的措施,从而引发交通事故。通过对驾驶员对路侧交通标志视认过程的分析,提出... 高速公路和城市快速路通常将内侧车道设置为小车道,外侧车道设置为大车道,这将有可能导致内侧小车驾驶员视线被遮挡,无法及时获得路侧交通标志的信息采取相应的措施,从而引发交通事故。通过对驾驶员对路侧交通标志视认过程的分析,提出了计算单个路侧交通标志被遮挡概率的计算方法,并运用概率论的知识建立了求解连续多个路侧交通标志设置数量的数学模型和标志设置位置的计算公式,提出了路侧交通标志设置的具体步骤。通过计算示例证明理论模型及算法实用可行。 展开更多
关键词 高速公路 城市快速路 交通标志 安全设施 遮挡
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复杂光照条件下的交通标志检测与识别 被引量：20
8
作者 屈治华 邵毅明 +2 位作者 邓天民 朱杰 宋晓华 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第23期133-140,共8页
针对现有主流检测算法在低光照或光照条件强烈变化情况下对交通标志检测精度不足、漏检现象严重的问题,提出一种改进后的基于图像关键点统计变换(MCT)特征的Adaboost集成算法,以降低样本图像对光照变化的敏感性,通过对图像关键点进行提... 针对现有主流检测算法在低光照或光照条件强烈变化情况下对交通标志检测精度不足、漏检现象严重的问题,提出一种改进后的基于图像关键点统计变换(MCT)特征的Adaboost集成算法,以降低样本图像对光照变化的敏感性,通过对图像关键点进行提取并建立弱分类器,增强噪声和部分遮挡情况下算法的抗干扰能力,同时采用多尺度特征融合算法实现交通标志的分类识别。选用德国交通标志数据集(GTSDB、GTSRB)和自建数据集对所提算法性能进行验证,结果表明,在三类数据集中本文算法均具有最佳检测率与识别率,对于低光照条件下的交通标志图像,本文算法的检测精确率为94.96%,在复杂光照环境下具有较好的稳健性。 展开更多
关键词 图像处理 交通标志牌 关键点 ADABOOST算法 卷积神经网络
原文传递
面向交通标志的Ghost-YOLOv8检测算法 被引量：15
9
作者 熊恩杰 张荣芬 +1 位作者 刘宇红 彭靖翔 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第20期200-207,共8页
针对当前传统网络模型对交通标志识别精度低、检测不准确的问题,提出一种基于YOLOv8n优化、改进的Ghost-YOLOv8交通标志检测模型。使用GhostConv代替部分Conv,设计全新的C2fGhost模块代替部分C2f,减少了模型的参数量,提升了模型的检测性... 针对当前传统网络模型对交通标志识别精度低、检测不准确的问题,提出一种基于YOLOv8n优化、改进的Ghost-YOLOv8交通标志检测模型。使用GhostConv代替部分Conv,设计全新的C2fGhost模块代替部分C2f,减少了模型的参数量,提升了模型的检测性能;在Neck部分添加GAM注意力机制模块,强化特征中的语义信息和位置信息,提高了模型的特征融合能力;针对检测小目标时尺度不一导致语义信息的丢失,添加小目标检测层,增强深层语义信息与浅层语义信息的结合;使用GIoU边界损失函数代替原损失函数,提升了网络的边界框回归性能。实验结果表明,改进的模型在中国交通标志检测数据集TT100K中的精确度(Precision)及平均精度均值(mAP)相较于原模型分别提高了9.5、6.5个百分点,模型的参数量及模型大小相比原模型分别降低了0.223×109、0.2 MB。综合说明,该模型在减少模型参数量及大小的同时提高了检测精度,显著优于对比算法,也满足边缘计算设备的要求,具有实际的应用价值。 展开更多
关键词 YOLOv8 交通标志 GhostNet 全局注意机制(GAM) 小目标检测层 GIoU
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形状的几何特征数值描述与交通标志的识别 被引量：10
10
作者 郑义 蒋刚毅 《信息与控制》 CSCD 北大核心 1997年第1期73-80,共8页
形状是反映物体特征信息的重要载体，形状描述的主要目的在于提取用以估计区域的特征信息．针对一个典型的二值计算机视觉问题即交通标志的识别进行研究，提出了基于集合变换（即数学形态学和二值有序统计）的形状几何特征的数值描述，... 形状是反映物体特征信息的重要载体，形状描述的主要目的在于提取用以估计区域的特征信息．针对一个典型的二值计算机视觉问题即交通标志的识别进行研究，提出了基于集合变换（即数学形态学和二值有序统计）的形状几何特征的数值描述，并用以描述交通标志的内核形状的特征．４种相应的形状识别方法被应用于交通标志的识别． 展开更多
关键词 形状 几何特征 数值描述 交通标志 模式识别
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基于改进概率神经网络的交通标志图像识别方法 被引量：14
11
作者 黎群辉 张航 《系统工程》 CSCD 北大核心 2006年第4期97-101,共5页
神经网络具有较强的容错性和自适应学习能力,在交通标志图像识别中获得广泛的应用,但目前采用的多层感知器、BP神经网络以及径向基神经网络等几种神经网络存在一些不足,故本文提出采用改进概率神经网络进行交通标志图像识别的新方法,整... 神经网络具有较强的容错性和自适应学习能力,在交通标志图像识别中获得广泛的应用,但目前采用的多层感知器、BP神经网络以及径向基神经网络等几种神经网络存在一些不足,故本文提出采用改进概率神经网络进行交通标志图像识别的新方法,整个算法分两步实现:首先对交通标志图像提取它的T cheb ichef不变距并作为图像的特征;然后采用改进的概率神经网络进行识别。仿真实验表明,提出的方法比以前的方法有更好的识别效果。 展开更多
关键词 交通标志 识别算法 概率神经网络 不变距 差异演化
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道路标志自动分类方法 被引量：11
12
作者 初秀民 严新平 毛喆 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期91-95,111,共6页
为了对道路标志图像进行自动分类,通过图像颜色空间变换,将图像的RGB量值转换为H(色度)S(饱和度)I(亮度)量值,采用Sobel算子进行道路标志图像的边缘检测,利用行扫描法进行区域填充,以获取二值化的道路标志图像区域,提取道路标志二值化... 为了对道路标志图像进行自动分类,通过图像颜色空间变换,将图像的RGB量值转换为H(色度)S(饱和度)I(亮度)量值,采用Sobel算子进行道路标志图像的边缘检测,利用行扫描法进行区域填充,以获取二值化的道路标志图像区域,提取道路标志二值化图像的不变矩与形状参数作为图像特征值,设计BP神经网络道路标志图像几何形状分类器,以道路标志图像的H、I为特征值,设计了欧式距离分类器,实现道路标志背景颜色的识别。融合道路标志图像几何形状和背景颜色的识别算法,并利用道路标志的分类知识和自动分类方法,能有效实现道路标志图像的自动识别。 展开更多
关键词 交通安全 道路标志 安全辅助驾驶 图像识别
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驾驶员对北京市道路交通标志的感知和理解 被引量：14
13
作者 王培 饶培伦 《工业工程》 北大核心 2011年第1期114-117,共4页
通过模拟在交通标志引导下到达指定地点的过程,研究了北京市道路交通标志信息量以及驾驶员脑力负荷对感知和理解道路交通标志的影响。在已有研究的基础上,改进了交通标志信息量的计算方法。相关分析结果表明,该方法很好地拟合了驾驶员... 通过模拟在交通标志引导下到达指定地点的过程,研究了北京市道路交通标志信息量以及驾驶员脑力负荷对感知和理解道路交通标志的影响。在已有研究的基础上,改进了交通标志信息量的计算方法。相关分析结果表明,该方法很好地拟合了驾驶员对交通标志信息量的主观评价。方差分析结果表明:1)信息量的大小对驾驶员感知和理解交通标志没有显著影响;2)脑力负荷对交通标志识别率、决策时间、决策正确率以及决策确信程度有显著影响;3)脑力负荷对主观任务负荷和识别交通标志的时间没有显著影响。 展开更多
关键词 交通标志 感知和理解 信息量 脑力负荷
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基于改进YOLOv4模型的交通标志检测 被引量：12
14
作者 尹宋麟 谭飞 +1 位作者 周晴 鲜阳 《无线电工程》 北大核心 2022年第11期2087-2093,共7页
针对交通标志在图像中占据位置小、检测精度较低的问题,提出了一种基于YOLOv4的改进交通标志检测方法。在YOLOv4算法结构上去掉了19×19的大感受野检测层,加入152×152的尺度检测层;在算法中引入注意力机制,在主干网络提取的3... 针对交通标志在图像中占据位置小、检测精度较低的问题,提出了一种基于YOLOv4的改进交通标志检测方法。在YOLOv4算法结构上去掉了19×19的大感受野检测层,加入152×152的尺度检测层;在算法中引入注意力机制,在主干网络提取的3个特征层后加入高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)模块,使网络关注有用信息,提高算法检测能力;同时为了加快网络的收敛,利用K-means聚类算法重新生成网络的先验框。通过对TT100K交通标志数据集检测效果的平均精度均值评估,mAP达到84.95%,比YOLOv4提高了4.58%。实验结果表明,相比于YOLOv4,所提交通标志检测模型对于图像中较小的交通标志具有更好的检测性能,更能达到实际需求。 展开更多
关键词 交通标志 改进YOLOv4 目标检测 多尺度 注意力机制
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基于驾驶员视认与驾驶特性的速度控制类标志前置距离计算模型研究 被引量：12
15
作者 姜明 《公路》 北大核心 2011年第11期99-104,共6页
速度控制类交通标志包括限制速度标志和建议速度标志,它是非常重要的交通管理手段,并且在我国很多地方均得到广泛应用。前置距离是决定速度控制类标志设置是否科学、有效的重要条件,然而国内外对于这一前置距离的研究较少,提出的计算方... 速度控制类交通标志包括限制速度标志和建议速度标志,它是非常重要的交通管理手段,并且在我国很多地方均得到广泛应用。前置距离是决定速度控制类标志设置是否科学、有效的重要条件,然而国内外对于这一前置距离的研究较少,提出的计算方法不够精确。基于驾驶员视认与驾驶操作特性,根据驾驶员减速操作曲线及视认距离模型推出了速度控制类标志前置距离计算模型,根据这一模型提出了速度控制类标志前置距离参照表。同时,给出了实际设置工作中具体设计方法的建议。 展开更多
关键词 交通标志 速度控制 前置距离 计算模型
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基于深度可分离卷积的交通标志识别算法 被引量：13
16
作者 杨晋生 杨雁南 李天骄 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2019年第12期1191-1201,共11页
针对目前实时交通标志识别中出现的对于中小型目标检测精度低的问题,本文提出了一种基于YOLOv3-tiny的深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolutions)的轻量级交通标志检测网络。采用深度可分离卷积构建深度可分离卷积模块代替普通... 针对目前实时交通标志识别中出现的对于中小型目标检测精度低的问题,本文提出了一种基于YOLOv3-tiny的深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolutions)的轻量级交通标志检测网络。采用深度可分离卷积构建深度可分离卷积模块代替普通卷积搭建特征提取网络,在保证计算量的前提下更好地提取中小型目标的特征信息。同时,改进多尺度特征融合网络,提高对中小型交通标志的检测精度,使用h-swish激活函数减少因为网络层数增加而丧失的图像特征,实现对多类交通标志的检测。实验结果表明:本算法有效的提高了对中小型交通标志的检测,在验证集上对警告标志(Warining)指示标志(Mandatory)、禁止标志(Prohibitory)3类交通标志进行检测,检测精度(AP)结果分别为98.57%,96.03%,98.04%。检测平均精度(mAP)97.54%、检测速度为201.5f/s.平均精度较YOLOv3-tiny提高了14.01%。在保证轻型网络的计算量低、检测时效性好的前提下,有效地提升了检测精度。 展开更多
关键词 图像处理 目标检测 交通标志 深度可分离卷积 YOLOv3 h-swish
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基于改进LeNet-5网络的交通标志识别方法 被引量：12
17
作者 汪贵平 盛广峰 +2 位作者 黄鹤 王会峰 王萍 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第34期78-84,共7页
针对传统LeNet-5卷积神经网络用于交通标志等多种类识别任务中,存在识别正确率低、网络容易过拟合以及梯度消失等问题进行改进。引入Inception卷积模块组来提取目标丰富的特征,同时增加网络的深度。引入BN (batch normalization)层对输... 针对传统LeNet-5卷积神经网络用于交通标志等多种类识别任务中,存在识别正确率低、网络容易过拟合以及梯度消失等问题进行改进。引入Inception卷积模块组来提取目标丰富的特征,同时增加网络的深度。引入BN (batch normalization)层对输入批量样本进行规范化处理;同时改用性能更好的Relu激活函数,并使用全局池化层代替全连接层,合理改变卷积核的大小和数目。研究结果表明,改进LeNet-5网络能够有效解决过拟合和梯度消失等问题,具有较好的鲁棒性;网络识别率达到98. 5%以上,相比CNN (convolutional neural network)+SVM (support vector machine)提高了约5%,比传统的LeNet-5网络提高了3%。可见,改进后的LeNet-5网络图像识别的准确率得到显著提高。 展开更多
关键词 交通标志 LeNet-5网络 卷积神经网络 准确率
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基于Hu不变矩扩展的交通标志识别 被引量：3
18
作者 王永明 尹红丽 《曲靖师范学院学报》 2004年第6期66-68,共3页
交通标志的识别是智能交通系统(ITS)的组成部分之一,具有十分重要的意义,对Hu提出的区 域不变矩和Chen提出的区域不变矩快速算法进行了扩展,得到一组新的描述形状特征的参数,这些参数具 有平移、缩放和旋转不变性,并且具有较低的计算复... 交通标志的识别是智能交通系统(ITS)的组成部分之一,具有十分重要的意义,对Hu提出的区 域不变矩和Chen提出的区域不变矩快速算法进行了扩展,得到一组新的描述形状特征的参数,这些参数具 有平移、缩放和旋转不变性,并且具有较低的计算复杂性,具有Hu和Chen方法的综合优点. 展开更多
关键词 交通标志 不变矩 几何形状识别
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一种基于HDR技术的交通标志牌检测和识别方法 被引量：11
19
作者 张淑芳 朱彤 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第9期150-158,共9页
现有基于低动态范围(LDR)图像的识别方法在良好的曝光环境下,能取得较为理想的结果,但其容易受照明条件的限制以及天气状况的影响,稳健性不强。为此,提出一种基于高动态范围(HDR)技术的识别方法。通过改进的逆色调映射算法,对相机捕获... 现有基于低动态范围(LDR)图像的识别方法在良好的曝光环境下,能取得较为理想的结果,但其容易受照明条件的限制以及天气状况的影响,稳健性不强。为此,提出一种基于高动态范围(HDR)技术的识别方法。通过改进的逆色调映射算法,对相机捕获的不同曝光的LDR图像进行自适应亮度范围拉伸,分别生成明暗两幅子图像,再采用多曝光融合算法对子图像进行融合,生成一幅HDR图像代替原LDR图像进行识别。实验结果表明,该方法可较好地提高交通标志牌的检测与识别正确率。 展开更多
关键词 图像处理 高动态范围 交通标志牌 检测 识别 逆色调映射 多曝光融合
原文传递
基于SSD模型的交通标志检测算法 被引量：10
20
作者 田智慧 孙盐盐 魏海涛 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第12期201-206,共6页
针对交通标志图像中目标物较小,SSD(单次多框检测)模型对其检测精度不佳的问题,提出一种基于SSD模型改进的卷积网络算法。在原SSD特征层基础上加入低层特征图,并将低层邻近特征图进行融合,实现不同特征层的多元信息分类预测与位置回归。... 针对交通标志图像中目标物较小,SSD(单次多框检测)模型对其检测精度不佳的问题,提出一种基于SSD模型改进的卷积网络算法。在原SSD特征层基础上加入低层特征图,并将低层邻近特征图进行融合,实现不同特征层的多元信息分类预测与位置回归。对SSD默认框的大小选取进行k-means聚类分析,调整原有默认框比例,加快模型收敛。通过不同数据集进行验证,实验结果表明,该算法表现出较好的检测效果,同时满足实时性的要求。 展开更多
关键词 神经网络 目标检测 特征融合 交通标志
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