基于颜色标准化模型和HOG特征的交通标志检测

提出一种基于颜色标准化和方向梯度直方图(HOG)特征的交通标志检测算法。首先将24位真彩图位图转化为只含8种颜色的位图,再提取感兴趣颜色分量,通过面积过滤处理获得候选感兴趣区域;然后用HOG描述子得到候选区域的特征值,除去噪音区域,将特征值输入支持向量机(SVM)进行形状分类,最终得到检测结果。该方法通过颜色标准化避免颜色空间转换,节省了计算时间;由于HOG描述子对强光、阴影、倾斜、遮挡的抑制作用,从而有效地减少了错检、漏检。实验结果表明,该算法对交通标志的检测具有较好的鲁棒性。

基于高斯颜色模型和SVM的交通标志检测

针对我国交通标志的特点,提出一种基于高斯颜色模型和机器学习的快速交通标志检测算法,解决了单纯采用颜色模型或单纯采用分类器检测误差较大的问题。先对直方图修正后的标志图像使用高斯颜色模型分割,并对分割后的图像进行形态学处理,初步提取出候选交通标志,最后将标志的HOG描述子和SVM结合训练出分类器,使用该分类器进行标志的精确检测。实验结果表明,该算法能有效地提高检测精度,降低误检率,对光照、旋转、部分遮挡等不良条件下的交通标志检测具有较优的稳定性和准确性,且满足实时性要求。

基于HSV颜色模型和形状特征的交通标志检测算法研究

交通标志检测是无人驾驶的重要组成部分,如何快速准确检测出交通标志对无人驾驶有重要的作用。本文提出一种基于HSV颜色模型和形状特征提取共同检测交通标志的算法,通过HSV颜色模型的特定颜色阈值,从实景图中找出感兴趣区域,然后对其进行形状特征判断以确定目标区域。最后进行实际道路环境测试,该算法能在复杂背景中准确地检测出交通标志区域。

快速交通标志检测预处理方法

为简化场景图处理的计算量,针对场景图复杂的颜色信息,提出了一种快速的交通标志检测预处理方法——颜色标准化。将颜色信息复杂的场景图映射成简单的由8种标准颜色组成的图像,并提取5种与交通标志相关的感兴趣颜色,滤除冗余区域后得到标准颜色的交通标志。该方法大幅度简化了场景图颜色信息的复杂性,节省了RGB-HSI模型转换的计算时间。实验表明,该预处理方法具有很好的鲁棒性,快速准确地实现了交通标志检测。

基于双通道动态像素聚合的交通标志识别算法

交通标志自动识别有助于自动驾驶车辆自主感知外部复杂环境中的交通标识,以辅助驾驶员应对复杂路况,从而避免交通事故的发生。针对现存交通标志自动识别算法存在识别效率和准确率不高的问题,采用了一种基于双通道动态像素聚合的交通标志识别算法。首先,采用色调-饱和度-明度(Hue Saturation Value,HSV)颜色空间模型提取交通标志的颜色特征;其次,采用自适应阈值选取策略的Canny边缘检测算法分割交通标志图像的前景和背景提取交通标志的形状特征;接着,将提取到的两个物理特征进行融合,并通过反向传播(BP)神经网络进行学习训练。实验表明,该算法的交通标志识别率为95.34%、平均识别时间为1.32 ms。与已有相关算法相比,该算法不仅能够提高交通标志识别的准确率,而且在识别效率上也有一定的提高。

一种快速的交通标志检测算法

交通标志识别包括交通标志检测和交通标志分类两个步骤,而决定交通标志识别实时性的关键在于交通标志的检测这一步骤.如何快速检测可能出现的交通标志的区域是实时交通标志识别的关键.本文就目前交通标志检算法普遍存在实时性不足的问题,提出了基于颜色概率模型和BING的快速交通标志检测算法.实验结果表明,本文提出的算法能快速地从待检测图像中筛选出包含交通标志的尽量少的候选窗口,不需要处理传统的滑动窗口方法产生的数万或数十万窗口,进而减少整个交通标志检测的时间,达到实时检测交通标志的要求.

自然背景下交通标志牌的检测方法研究

根据交通标志牌的颜色特性,文章提出一种基于二维高斯HSV颜色模型的交通标志牌检测方法。采取限制对比度自适应直方图均衡化对采集到的图像进行预处理,增强图像的对比度;建立二维高斯HSV颜色模型对预处理后的图像进行分割,并进行形态学操作和边缘检测,从而实现交通标志牌的准确定位。

基于matlab的交通标志检测技术研究

交通标志检测技术的研究,对于现代智能交通的发展具有重大意义。文中提出一种基于颜色检测的算法,首先,将原彩色图像转化为灰度图像,同时,利用RGB颜色模型中的阈值分割将原图像转化为二值图像,然后通过Canny算子实现边缘检测,再对边缘检测结果进行封闭区域填充处理并再次进行边缘检测,从而得到目标区域的坐标范围,进而实现图像中交通标志部分的准确定位,最后通过图像之间的算术运算去除背景,完成交通标志的检测。实验结果表明,该算法可以快速准确地检测出图像中的交通标志,准确率达到93.75%,具有速度快,准确度好,易于理解和实现等优点。