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基于分块自适应融合特征的交通标志识别 被引量：16
1
作者 戈侠 于凤芹 陈莹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期188-192,共5页
交通标志由外部轮廓和内部指示符号组成,HOG特征可较好描述图像轮廓但易受噪声影响,而LBP特征对图像细节刻画好,提出基于分块HOG-LBP自适应融合特征的交通标志识别方法。通过分块计算梯度直方图得到的权重系数,来判断该块是属于轮廓还... 交通标志由外部轮廓和内部指示符号组成,HOG特征可较好描述图像轮廓但易受噪声影响,而LBP特征对图像细节刻画好,提出基于分块HOG-LBP自适应融合特征的交通标志识别方法。通过分块计算梯度直方图得到的权重系数,来判断该块是属于轮廓还是内部指示,对前者选择HOG权重大,后者选择LBP特征权重大,将自适应串行融合后的特征送入支持向量机识别。仿真实验结果表明,该算法对标准交通标志识别率可达到100%,对含模糊、残缺、遮挡等非标准交通标志也达到了76%。 展开更多
关键词 交通标志识别 自适应融合特征 方向梯度直方图(HOG) 局部二值模式(LBP)
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基于云计算平台的图像识别技术研究 被引量：6
2
作者 康文龙 王广桢 +1 位作者 蒲志新 丛佩超 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第6期30-32,35,共4页
应用图像处理技术、支持向量机(SVM)算法以及Hadoop处理技术,将云平台与SVM算法结合起来,研究基于云计算平台的图像识别技术。通过交通标志识别实例验证方法可行性与识别效率。研究结果表明:基于所提技术的识别精度要高于基于反向传播(... 应用图像处理技术、支持向量机(SVM)算法以及Hadoop处理技术,将云平台与SVM算法结合起来,研究基于云计算平台的图像识别技术。通过交通标志识别实例验证方法可行性与识别效率。研究结果表明:基于所提技术的识别精度要高于基于反向传播(BP)和云计算平台的图像识别技术以及单机运行的基于SVM分类器的图像识别技术。在节点数达到一定数量后,识别效率高于单机平台运行的图像识别技术。 展开更多
关键词 云计算 HADOOP平台 图像识别 支持向量机 交通标志
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基于神经网络的交通标志识别技术分析
3
作者 付晶 山珍 《集成电路应用》 2023年第7期126-127,共2页
阐述交通标志中感兴趣区域的提取与卷积神经网络相结合,突出图像中的感兴趣区域,训练了一个卷积神经网络模型,使用更深层的网络模型,引入提前停止的理念,结合GTSRB数据集进行训练。结果表明,网络模型的训练速度加快,准确率较高。
关键词 图像识别 神经网络 交通标志
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基于傅里叶描述子和中心矩的交通标志标线图形的识别研究 被引量：1
4
作者 黑红武 《青岛理工大学学报》 CAS 2015年第5期105-110,共6页
采用傅里叶描述子的方法对交通标志标线类图形特征进行提取,并运用傅里叶描述子结合中心矩法给出了该类图形的主方向特征提取算法,取得了较高的识别度,为交通标志标线类图形的识别,对智能交通图形识别领域的研究有较好的借鉴和现实意义.
关键词 傅里叶描述子 中心矩 图像识别 交通标志标线
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基于CNN算法的交通标志检测与识别 被引量：1
5
作者 刘恋 谭台哲 《现代计算机》 2020年第18期81-84,92,共5页
交通标志的检测与识别已经成为计算机视觉与智能交通系统的热点研究方向。在AlexNet网络的基础上进行检测,同时使用RPN网络结构进行候选区域的提取,在池化层后利用Batch Normalization层将每层的输入值进行归一化。在识别阶段提出多级... 交通标志的检测与识别已经成为计算机视觉与智能交通系统的热点研究方向。在AlexNet网络的基础上进行检测,同时使用RPN网络结构进行候选区域的提取,在池化层后利用Batch Normalization层将每层的输入值进行归一化。在识别阶段提出多级分类识别的算法,先后将检测阶段产生的潜在目标区域通过SVM分类器和CNN网络识别,在设计CNN网络时引入Inception结构,利用多卷积核学习更为丰富的特征。实验证明,提出的交通标志检测与识别算法在时效性和正确率都有极好的表现。 展开更多
关键词 交通标志 AlexNet RPN SVM CNN
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应用BP神经网络分类器识别交通标志 被引量：24
6
作者 杨斐 王坤明 +1 位作者 马欣 朱双东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第10期120-121,共2页
介绍了神经网络特性和BP神经网络分类器的一般原理。针对交通标志识别需要处理的信息量大以及受天气道路等外界条件的影响存在噪声干扰的情况，提出了一种应用BP神经网络分类器识别交通标志的方法。识别分为图像数字处理、BP神经网络的... 介绍了神经网络特性和BP神经网络分类器的一般原理。针对交通标志识别需要处理的信息量大以及受天气道路等外界条件的影响存在噪声干扰的情况，提出了一种应用BP神经网络分类器识别交通标志的方法。识别分为图像数字处理、BP神经网络的训练、测试与对加入噪声图像进行识别3个步骤，经实验取得了良好的识别效果。 展开更多
关键词 BP神经网络分类器 图像识别 道路交通标志
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基于二维主成分分析的交通标志牌识别 被引量：6
7
作者 唐琎 刘波 +1 位作者 蔡自兴 谢斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第11期287-288,294,共3页
提出了将二维主成分分析方法应用于交通标志牌识别的特征提取,并在已建立的两个标志牌的数据库上利用最近邻分类器与欧氏距离度量进行了相应的实验。一个数据库是将标志牌图像二值化后经过一系列的仿真变换得到的,另外一个数据库是选取... 提出了将二维主成分分析方法应用于交通标志牌识别的特征提取,并在已建立的两个标志牌的数据库上利用最近邻分类器与欧氏距离度量进行了相应的实验。一个数据库是将标志牌图像二值化后经过一系列的仿真变换得到的,另外一个数据库是选取不同位置场景经过实地拍摄得到的标志牌图像。本方法对两个图像库的识别都得到了良好的效果。 展开更多
关键词 模式识别 交通标志识别 二维主成分分析 特征提取
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基于视觉传达技术的交通标志图像智能识别 被引量：5
8
作者 童零晶 《现代电子技术》 北大核心 2020年第11期55-58,共4页
针对当前交通标志图像识别错误率高、识别实时性差等缺陷,以提高交通标志图像识别准确率为主要目标,提出基于视觉传达技术的交通标志图像智能识别方法。首先,采集交通标志图像,并根据视觉传达技术对图像进行预处理,提高交通标志图像质量... 针对当前交通标志图像识别错误率高、识别实时性差等缺陷,以提高交通标志图像识别准确率为主要目标,提出基于视觉传达技术的交通标志图像智能识别方法。首先,采集交通标志图像,并根据视觉传达技术对图像进行预处理,提高交通标志图像质量;然后,从交通标志图像中提取识别特征,并采用机器学习算法中的支持向量机对交通标志图像进行自动分类和智能识别;最后,采用交通标志图像识别的数据集进行仿真模拟实验。结果表明,所提方法提高了交通标志图像智能识别的正确率,识别速度大大提升,交通标志图像智能识别结果明显优于当前其他方法,具有更高的实际应用价值。 展开更多
关键词 智能识别 交通智能管理 交通标志图像 视觉传达技术 图像预处理 图像自动分类
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基于信息传递原理的交通标志信息量化算法
9
作者 吴德华 林毅 林庚钗 《贵州大学学报（自然科学版）》 2017年第3期98-103,126,共7页
为了提高驾驶安全和交通出行效率,解决交通标志的信息量量化及超载阈值统一标准问题,论文基于通信系统传播的一般模型和交通标志信息传递机制,分析了影响交通标志信息量量化评价的主要影响因素,引入无记忆信息量和有记忆信息量计算原理... 为了提高驾驶安全和交通出行效率,解决交通标志的信息量量化及超载阈值统一标准问题,论文基于通信系统传播的一般模型和交通标志信息传递机制,分析了影响交通标志信息量量化评价的主要影响因素,引入无记忆信息量和有记忆信息量计算原理,提出了交通标志信息量量化算法。驾驶视认实验结果表明:考虑标志字高、驾驶员关注度参数影响的有记忆信息量算法可以较准确体现驾驶视认时间与信息量之间的关系,验证了算法的可行性,揭示了不同驾驶员特性、车速等对交通标志信息量的内在影响机制。根据视认实验结果,初步确定了车速为40、50、60 km/h下交通标志信息量超载阈值区间,案例分析结果说明该阈值区间可以用于交通标志信息量超载检查和评价。 展开更多
关键词 交通工程 信息量 视认实验 交通标志 算法
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基于核距离的稀疏表示的交通标识识别 被引量：3
10
作者 王铿 张重阳 齐朗晔 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第3期146-150,共5页
提出一种新的基于核距离的稀疏表示识别方法,方法分为两个阶段:首先计算测试样本与训练样本之间的核距离,并挑选出M近邻;然后将测试样本用挑选的M近邻进行线性表示,根据每类训练样本的贡献进行分类。在德国交通标识数据库上的对比实验表... 提出一种新的基于核距离的稀疏表示识别方法,方法分为两个阶段:首先计算测试样本与训练样本之间的核距离,并挑选出M近邻;然后将测试样本用挑选的M近邻进行线性表示,根据每类训练样本的贡献进行分类。在德国交通标识数据库上的对比实验表明,该方法的识别率优于传统的PCA、LDA和OMP方法,识别率达到94.2%。 展开更多
关键词 模式识别 核距离 稀疏表示 线性组合 交通标识识别
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