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复杂场景下基于颜色对和MSER的交通标志检测方法
被引量：
7
1
作者
戴雪瑞
袁雪
+1 位作者
乐国庆
张立平
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期107-115,共9页
交通标志识别技术在室外复杂环境中,会有光照变化、标志褪色、标志倾斜和形变等不利因素的影响.目前,主流的检测算法使用颜色、形状或局部稳定特征进行交通标志的检测.但这些算法在复杂场景下检测精度低,鲁棒性差.为了达到较好的检测效...
交通标志识别技术在室外复杂环境中,会有光照变化、标志褪色、标志倾斜和形变等不利因素的影响.目前,主流的检测算法使用颜色、形状或局部稳定特征进行交通标志的检测.但这些算法在复杂场景下检测精度低,鲁棒性差.为了达到较好的检测效果,提出一种基于颜色对和最大稳定极值区域(MSER)的交通标志检测算法.在检测过程中,为了解决不同天气情况下获取的图像亮度不同的问题,使用多组阈值;针对使用传统的颜色阈值算法得到的交通标志候选区域与颜色相似的背景粘连在一起的现象,提出一种分割算法对其进行准确分割.最后使用支持向量机(SVM)和方向梯度直方图(HOG)对得到的目标区域进行分类.尽管是在复杂的场景下,交通标志的检测率和识别率也较高.
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关键词
交通标志检测
颜色对
最大稳定极值区域
多阈值
支持向量机
方向梯度直方图
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职称材料
题名
复杂场景下基于颜色对和MSER的交通标志检测方法
被引量：
7
1
作者
戴雪瑞
袁雪
乐国庆
张立平
机构
北京
交通大学电子信息工程学院
创
景未来
(
北京
)
科技
有限公司
北京
华航无线电测量研究所
出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期107-115,共9页
基金
国家自然科学基金(61871024
61673047)~~
文摘
交通标志识别技术在室外复杂环境中,会有光照变化、标志褪色、标志倾斜和形变等不利因素的影响.目前,主流的检测算法使用颜色、形状或局部稳定特征进行交通标志的检测.但这些算法在复杂场景下检测精度低,鲁棒性差.为了达到较好的检测效果,提出一种基于颜色对和最大稳定极值区域(MSER)的交通标志检测算法.在检测过程中,为了解决不同天气情况下获取的图像亮度不同的问题,使用多组阈值;针对使用传统的颜色阈值算法得到的交通标志候选区域与颜色相似的背景粘连在一起的现象,提出一种分割算法对其进行准确分割.最后使用支持向量机(SVM)和方向梯度直方图(HOG)对得到的目标区域进行分类.尽管是在复杂的场景下,交通标志的检测率和识别率也较高.
关键词
交通标志检测
颜色对
最大稳定极值区域
多阈值
支持向量机
方向梯度直方图
Keywords
traffic signs detection
color pair
maximally stable extremal regions
multi threshold
support vector machine
histogram of oriented gradient
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂场景下基于颜色对和MSER的交通标志检测方法
戴雪瑞
袁雪
乐国庆
张立平
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
7
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