交通标示颜色的视觉传达作用仿真分析

研究交通标示图像的颜色对视觉的刺激作用,有利于深入研究交通信号的警示,并保障交通安全。由于交通标示颜色对人眼视觉感官的传达刺激作用呈现非线性和实时多变性,受到情感理念、色彩应急、心理学等因素的抑制和干扰,形成不可控性。传统的视觉表达分析的方法无法对不可控因素进行量化,没有考虑众多影响因素指示颜色对视觉传达参数的交互影响作用,分析效果较差。提出基于遗传神经网络的交通标示颜色的视觉传达作用分析方法。将采集到的交通标示图像的颜色进行转换和预处理,利用HIS模型提取交通标示颜色的特征参数,将遗传算法与神经网络相结合,最终实现准确分析。仿真结果表明,改进方法能够提高视觉传达作用分析的准确度。

基于多尺度卷积神经网络的交通标示识别研究

交通标示识别在自动驾驶领域有着广泛的应用前景。在实际场景中,光照、地理位置、检测方法等因素会对较小交通标示识别产生影响,导致识别精度降低。针对这些问题,提出一种新型多尺度融合卷积神经网络模型(SF-RCNN)。首先在基础特征提取网络中加入多尺度空洞卷积池化金字塔模块(MASPP),在多尺度空洞卷积采样后,不改变每一个特征下的信息量,而是通过合并通道数来实现特征图的融合,这样既减少了分辨率的损失,也可以捕捉同一图像的上下文信息;其次在网络中增加两个快速拼接模块(F-concat),融合模型中高层与低层的信息,既丰富语义信息,又可以实现不同尺度信息的重复利用;最后在每个最大池化层之前增加批标准化层(BN),转换每一层的数据。尽管增加模块加深了网络深度,但是BN层可以加快模型收敛速度,使整个训练时间不发生较大改变。在CCTSDB数据集上进行特征提取。实验结果表明,该模型利用新型网络结构SF-RCNN,交通标示识别精度均值达到了87.48%,警告类别识别精度达到89.93%,禁令类别识别精度达到89.25%、方向类别识别精度达到81.08%、指示类别识别精度达到89.66%。

公共交通标示语双语平行语料库构建研究

语料库在翻译领域起着重要的作用。因此,本文详细介绍了国内外语料库的发展状况,并对构建公共交通标示语双语平行语料库进行了简要分析,旨在为改善国内交通标示语英译质量提供建设性意见。

交通标示识别技术综述

交通标示含有丰富的指引和限制信息,对车辆驾驶员具有非常重要的意义。在快节奏的社会发展中,智能驾驶和辅助驾驶有着非比寻常的研究和应用价值。该文介绍了交通标示识别技术的研究背景、交通标示相关数据集的特点和组成及交通标示识别技术的评价指标。并归纳了已有的交通标示识别技术,包括了传统的图像处理技术和基于学习的算法。最后总结了交通标示识别技术的前景和发展趋势。

基于改进SSD算法的实时交通标示牌检测

由于当前交通标示牌检测模型体积太大,检测速度太慢,无法在嵌入式设备上使用,为提高交通标示牌的检测速度,在SSD算法的基础上使用MobileNet作为主体网络进行特征提取,极大地减小了模型的体积,降低了模型计算量和硬件消耗。模型使用反卷积和跨层连接,不仅丰富了上下文信息,而且提高了检测精度。实验结果表明,这种技术在保证检测交通标示牌检测精度的同时,大大提高了检测速度,为模型在嵌入式设备上进行实时的交通标示牌检测提供可能。

城市交通设施视觉导向标示系统设计

城市交通视觉导向标示对人们的生活起着重要的作用。完善精美的标示不仅可以给刚刚来到新城市人的指引,还是一个城市文明程度的标志。初入一个陌生的城市,面对复杂的建筑群体,若想准确地找到目的地,交通视觉导向系统标示起到无可替代的作用。它对城市的发展具有重要的意义。