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题名一种基于图像匹配的地面交通标志实时识别方法
被引量：7
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作者
王棚飞
刘宏哲
袁家政
陈丽
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机构
北京市信息服务工程重点实验室北京联合大学
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第6期317-323,共7页
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基金
国家自然基金:跨媒体社群图像语义理解(61372148)
国家自然基金:基于超图形XGML的图像半结构化研究(61271369)
+2 种基金
北京市教育委员会创新团队项目(IDHT20140508
CIT&TCD20130513)
北京市教育委员会科技面上项目:智能车实时交通标志识别关键技术研究(SQKM201411417004)资助
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文摘
地面交通标志检测识别是智能驾驶领域的一个研究方向,实时性、准确率是该研究的重点。图像匹配的方法是常用的模式识别方法。文中介绍了一种结合先验知识和图像匹配的地面交通标志检测识别方法。算法包括两部分:预处理和检测识别。预处理阶段包括图像压缩、感兴趣区域提取、形态学处理、中值滤波和逆透视等步骤,实现图像降噪和正畸,为检测识别做准备。检测识别阶段包括轮廓提取、面积过滤、图像匹配等步骤,目的是判断待测图像是否含有地面交通标志及其种类。实验证明,该算法实时性好、鲁棒性强、准确率高。
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关键词
地面交通标志
检测
图像匹配
识别
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Keywords
Ground traffic sign
Detection
Image matching
Identification
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于语义分割的多类别地面交通标志识别
被引量：2
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作者
邵一鸣
张志佳
徐佳锋
贺继昌
王士显
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机构
沈阳工业大学信息科学与工程学院
沈阳工业大学人工智能学院
沈阳市信息感知与边缘计算重点实验室
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出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2023年第5期46-52,61,共8页
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基金
2023年度辽宁省应用基础研究计划(2023JH2/101300237)。
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文摘
无人驾驶汽车的外界环境感知系统中对地面交通标志的识别模型少,地面交通标志误分割和分割不完整,对此提出了轻量级的多类别地面交通标志分割模型。主干网络由多分支结构的重参数Vgg模块(RepVGG Block)组成,增加模型的特征表达能力,避免模型训练时的梯度消失。设计了具有倒残差结构的条形特征提取单元(IDAB Module)用于条形特征的提取,并将模块进行了串联组合,对每个单元中的卷积设置不同的空洞率,以此扩大模块中特征图的感受野,充分利用上下文信息;同时利用非对称卷积更好地提取交通标志的长条形状特征。采用地面交通标志数据集训练和测试地面交通标志分割模型,利用具有多分支结构的主干网络进行训练,测试时通过结构重参数化方法,将多分支结构融合为单路结构,以加快模型的推理速度。实验结果表明,以2 300×600大小的图像为输入,模型的测试精度mIoU最高可达到79.7%,并且有效改善了地面交通标志分割不完整和误分割的问题。
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关键词
地面交通标志识别
语义分割
结构重参数化
非对称卷积
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Keywords
ground traffic sign recognition
semantic segmentation
structure re-parameterization
asymmetric convolution
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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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