基于机器视觉的交通标志识别研究

基于机器视觉的交通标志识别研究

论文摘要

在对交通标志识别系统分析的基础上,提出了交通标志检测与识别的方案。系统对采集到的图像灰度化、平滑处理后进行归一化操作,并统一图像尺寸大小,方便特征提取。把处理好的图像进行特征分割,利用HOG算法进行特征提取,采用SVM风险算法,训练数据库实现交通标志有效、自动、快速的分类。最后,采用MATLAB进行图像识别仿真,结果表明,该算法能准确识别检测出标志,并且在保证实时性的前提下,准确率较高。

论文目录

  • 1 交通标志识别系统
  •   1.1 辅助驾驶系统
  •   1.2 无人驾驶汽车的视觉构成
  •   1.3 交叉学科的典型应用
  • 2 交通标志识别整体方案
  •   2.1 交通标志检测
  •     2.1.1 图像灰度化处理
  •     2.1.2 图像平滑处理
  •     2.1.3 图像边缘处理
  •     2.1.4 数字交通标志二值化
  •   2.2 交通标志识别
  •     2.2.1 HOG算法
  •     2.2.2 HOG特征提取
  •     2.2.3 SVM算法模型构建
  • 3 实验分析
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 葛笑寒

    关键词: 交通标志,特征提取

    来源: 安徽职业技术学院学报 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 社会科学Ⅱ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用

    单位: 三门峡职业技术学院电气工程学院

    基金: 2018年度河南省科技攻关项目“基于人工势场的机器人路径规划研究”(182102210479),三门峡市科技发展计划项目“基于机器视觉的交通标志识别系统研究”(2017010105)

    分类号: TP391.41;U491.52

    页码: 12-15

    总页数: 4

    文件大小: 1373K

    下载量: 137

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