基于CUDA的交通限速牌识别

智能识别交通限速牌对智能驾驶车辆速度调节和安全行驶有着重要意义。为有效解决交通限速牌识别问题,提出一种基于统一计算架构(Computer Unified Device Architecture,CUDA)的实时交通限速牌识别算法。利用HSV颜色空间提取ROI(Region Of Interest)区域,结合霍夫圆算法准确定位交通限速牌位置,设计一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的算法模型对定位区域进行数字识别。使用NVIDIA GTX680显卡对算法进行加速,可达30ms/帧的处理速率,基本满足了实时性要求。实验证明,基于CUDA的交通限速牌识别算法具有良好的适应性和准确性。