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复杂环境下的交通标志检测与识别方法综述
被引量：
36
1
作者
陈飞
刘云鹏
李思远
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第16期65-73,共9页
交通标志检测与识别是无人驾驶三大模块中环境感知的研究热点之一,检测和识别交通标志可以向无人车传递道路交通信息,优化行车决策。在暴雨、大雾以及光线昏暗等复杂环境下,拍摄到的图像往往会被遮挡,变得模糊。这不仅影响图像的质量,...
交通标志检测与识别是无人驾驶三大模块中环境感知的研究热点之一,检测和识别交通标志可以向无人车传递道路交通信息,优化行车决策。在暴雨、大雾以及光线昏暗等复杂环境下,拍摄到的图像往往会被遮挡,变得模糊。这不仅影响图像的质量,还会对后期标志的检测与识别带来巨大的困难。简述了交通标志检测与识别方法,对近年来国内外学者解决各类复杂环境下交通标志检测与识别的方法、原理和步骤进行了总结归纳,有利于人们更好地解决此类问题。同时,对常用的交通标志数据集进行了总结,并对数据集里在复杂环境下拍摄的图像比例给予了说明。
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关键词
交通标志检测与识别
复杂环境
交通标志
数据集
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职称材料
基于颜色特征和改进支持向量机算法的交通标志检测与识别
被引量：
6
2
作者
肖艳秋
杜江恒
+3 位作者
闻萌莎
周坤
焦建强
裴杰
《轻工学报》
CAS
2018年第3期57-65,共9页
针对交通标志检测与识别精确度不高的问题,提出了一种基于图像HSV颜色空间分割和改进的支持向量机(SVM)算法的交通标志检测与识别方法:通过建立HSV颜色空间分割模型,对交通标志进行初步颜色分割后设置形状阈值,得到图像中精确的交通标...
针对交通标志检测与识别精确度不高的问题,提出了一种基于图像HSV颜色空间分割和改进的支持向量机(SVM)算法的交通标志检测与识别方法:通过建立HSV颜色空间分割模型,对交通标志进行初步颜色分割后设置形状阈值,得到图像中精确的交通标志区域;采用基于Hu不变矩的方法提取待识别图像中的特征向量,并导入SVM分类器进行训练分类;利用狼群算法对SVM的核函数参数进行优化选择,最终利用优化后的SVM算法完成对交通标志的含义识别.验证实验结果表明,该检测与识别方法能够有效地检测到交通标志区域并对其分类识别,且具有较高的精确度.
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关键词
交通标志检测与识别
特征分割
HU不变矩
支持向量机算法
狼群算法
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职称材料
基于条件随机场与多尺度卷积神经网络的交通标志检测与识别
被引量：
4
3
作者
李凯
韩冰
张景滔
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第A02期270-275,共6页
交通标志的检测与识别主要可以分为候选区域的提取与识别两个阶段。在候选区域提取阶段,首先生成颜色先验特征图和颜色概率特征图,然后利用条件随机场(CRF)对道路场景图像的颜色先验特征图与颜色概率特征图进行融合,得到交通标志显著性...
交通标志的检测与识别主要可以分为候选区域的提取与识别两个阶段。在候选区域提取阶段,首先生成颜色先验特征图和颜色概率特征图,然后利用条件随机场(CRF)对道路场景图像的颜色先验特征图与颜色概率特征图进行融合,得到交通标志显著性图像,进而通过最大稳定极值区域(MSER)算法进行候选区域提取,克服光照强烈变化以及复杂背景对提取结果的影响。在候选区域的识别阶段,通过多尺度卷积神经网络来完成交通标志的识别。
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关键词
交通标志检测与识别
条件随机场
多尺度卷积神经网络
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职称材料
题名
复杂环境下的交通标志检测与识别方法综述
被引量：
36
1
作者
陈飞
刘云鹏
李思远
机构
浙江万里学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第16期65-73,共9页
基金
国家自然科学基金(61906170)
教育部人文社科项目青年基金项目(17YJCZH076)
+5 种基金
浙江省自然科学基金(LY17F020001)
浙江省教育厅一般项目(Y201840695)
浙江省科技计划项目(LGF19F020008,LGF18F020001)
宁波市科技计划项目(2019C50008)
宁波市自然科学基金(2018A610156,2018A610164,202003N4324)
浙江省科技计划项目(LGF21F020022)。
文摘
交通标志检测与识别是无人驾驶三大模块中环境感知的研究热点之一,检测和识别交通标志可以向无人车传递道路交通信息,优化行车决策。在暴雨、大雾以及光线昏暗等复杂环境下,拍摄到的图像往往会被遮挡,变得模糊。这不仅影响图像的质量,还会对后期标志的检测与识别带来巨大的困难。简述了交通标志检测与识别方法,对近年来国内外学者解决各类复杂环境下交通标志检测与识别的方法、原理和步骤进行了总结归纳,有利于人们更好地解决此类问题。同时,对常用的交通标志数据集进行了总结,并对数据集里在复杂环境下拍摄的图像比例给予了说明。
关键词
交通标志检测与识别
复杂环境
交通标志
数据集
Keywords
traffic sign detection and recognition
complex environment
traffic sign data set
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于颜色特征和改进支持向量机算法的交通标志检测与识别
被引量：
6
2
作者
肖艳秋
杜江恒
闻萌莎
周坤
焦建强
裴杰
机构
郑州轻工业学院机电工程学院
华东师范大学信息科学技术学院
出处
《轻工学报》
CAS
2018年第3期57-65,共9页
基金
河南省重点科技攻关项目(152102210142)
文摘
针对交通标志检测与识别精确度不高的问题,提出了一种基于图像HSV颜色空间分割和改进的支持向量机(SVM)算法的交通标志检测与识别方法:通过建立HSV颜色空间分割模型,对交通标志进行初步颜色分割后设置形状阈值,得到图像中精确的交通标志区域;采用基于Hu不变矩的方法提取待识别图像中的特征向量,并导入SVM分类器进行训练分类;利用狼群算法对SVM的核函数参数进行优化选择,最终利用优化后的SVM算法完成对交通标志的含义识别.验证实验结果表明,该检测与识别方法能够有效地检测到交通标志区域并对其分类识别,且具有较高的精确度.
关键词
交通标志检测与识别
特征分割
HU不变矩
支持向量机算法
狼群算法
Keywords
traffic sign detectionand recognition
feature segmentation
Hu invariant moment
support vector machine（SVM） algorithm
wolves algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于条件随机场与多尺度卷积神经网络的交通标志检测与识别
被引量：
4
3
作者
李凯
韩冰
张景滔
机构
西安电子科技大学电子工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第A02期270-275,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(41031064
61572384
+3 种基金
61432014)
中国博士后基金资助项目(2014M560752)
陕西省博士后科学基金资助项目(JBG150225)
陕西省国际合作项目(2017KW-017)
文摘
交通标志的检测与识别主要可以分为候选区域的提取与识别两个阶段。在候选区域提取阶段,首先生成颜色先验特征图和颜色概率特征图,然后利用条件随机场(CRF)对道路场景图像的颜色先验特征图与颜色概率特征图进行融合,得到交通标志显著性图像,进而通过最大稳定极值区域(MSER)算法进行候选区域提取,克服光照强烈变化以及复杂背景对提取结果的影响。在候选区域的识别阶段,通过多尺度卷积神经网络来完成交通标志的识别。
关键词
交通标志检测与识别
条件随机场
多尺度卷积神经网络
Keywords
traffic sign detection and recognition
Conditional Random Field(CRF)
multi-scale Convolutional Neural Network(CNN)
分类号
TP317.4 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂环境下的交通标志检测与识别方法综述
陈飞
刘云鹏
李思远
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
36
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于颜色特征和改进支持向量机算法的交通标志检测与识别
肖艳秋
杜江恒
闻萌莎
周坤
焦建强
裴杰
《轻工学报》
CAS
2018
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于条件随机场与多尺度卷积神经网络的交通标志检测与识别
李凯
韩冰
张景滔
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018
4
在线阅读
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职称材料
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