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YOLOv5定位多特征融合的车标识别
被引量:
1
1
作者
董光辉
陈星宇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第5期176-193,共18页
为解决智能交通系统中车标识别的问题,提出YOLOv5s网络车标定位多特征融合的车标图像识别方案。车标定位阶段选择YOLOv5s网络以满足对车标定位速度与精度等的需求。车标识别阶段通过调整扩展高斯差分中的参数得到具有不同效果的车标边缘...
为解决智能交通系统中车标识别的问题,提出YOLOv5s网络车标定位多特征融合的车标图像识别方案。车标定位阶段选择YOLOv5s网络以满足对车标定位速度与精度等的需求。车标识别阶段通过调整扩展高斯差分中的参数得到具有不同效果的车标边缘,设计一组二维Gabor滤波器对边缘检测后的车标图像进行滤波处理并提取出对应的车标图像特征向量,通过计算待测车标图像特征与标准比对库中特征向量的欧几里德距离,取距离最小者对应的标签索引作为分类识别结果,该方案的最佳识别正确率为96.91%。采用随机森林算法进行分类后的最佳识别正确率可达99.33%。该方案的车标定位与识别最佳整体正确率超过了YOLOv5s网络直接一步到位识别车标的方案,且相较于传统图像处理方法有明显提升。
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关键词
车标识别
YOLOv5s
多特征融合
扩展高斯差分
二维Gabor滤波
欧几里德距离
随机森林
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职称材料
题名
YOLOv5定位多特征融合的车标识别
被引量:
1
1
作者
董光辉
陈星宇
机构
东北林业大学信息与计算机工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第5期176-193,共18页
基金
国家自然科学基金(61701105)。
文摘
为解决智能交通系统中车标识别的问题,提出YOLOv5s网络车标定位多特征融合的车标图像识别方案。车标定位阶段选择YOLOv5s网络以满足对车标定位速度与精度等的需求。车标识别阶段通过调整扩展高斯差分中的参数得到具有不同效果的车标边缘,设计一组二维Gabor滤波器对边缘检测后的车标图像进行滤波处理并提取出对应的车标图像特征向量,通过计算待测车标图像特征与标准比对库中特征向量的欧几里德距离,取距离最小者对应的标签索引作为分类识别结果,该方案的最佳识别正确率为96.91%。采用随机森林算法进行分类后的最佳识别正确率可达99.33%。该方案的车标定位与识别最佳整体正确率超过了YOLOv5s网络直接一步到位识别车标的方案,且相较于传统图像处理方法有明显提升。
关键词
车标识别
YOLOv5s
多特征融合
扩展高斯差分
二维Gabor滤波
欧几里德距离
随机森林
Keywords
vehicle logo identification
YOLOv5s
multi-feature fusion
extended difference of Gaussians
two dimensional Gabor filtering
Euclidean distance
random forest
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
YOLOv5定位多特征融合的车标识别
董光辉
陈星宇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
1
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