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基于多特征协同的交通标志检测
被引量:
9
1
作者
汤凯
李实英
+1 位作者
刘娟
李仁发
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期211-217,共7页
针对交通场景图像中交通标志因颜色失真、形状失真和尺度变化导致漏检严重的问题,提出一种颜色特征、形状特征和尺度特征的多特征协同方法。从交通场景图像计算颜色增强图,利用多阈值分割方法和闭合轮廓曲率直方图链码表达,并对提取的...
针对交通场景图像中交通标志因颜色失真、形状失真和尺度变化导致漏检严重的问题,提出一种颜色特征、形状特征和尺度特征的多特征协同方法。从交通场景图像计算颜色增强图,利用多阈值分割方法和闭合轮廓曲率直方图链码表达,并对提取的形状轮廓的曲率直方图进行尺度归一化处理,融合颜色特征和归一化后的形状特征构成区域的特征向量,采用支持向量机分类获得检测结果。实验结果表明,该算法在较低时间复杂度下,能有效提高交通标志检测精度。
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关键词
交通标志
多特征协同
多阈值
曲率链码
尺度归一化
支持向量机分类
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职称材料
题名
基于多特征协同的交通标志检测
被引量:
9
1
作者
汤凯
李实英
刘娟
李仁发
机构
湖南大学信息科学与工程学院嵌入式系统与网络省重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期211-217,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61272396)
文摘
针对交通场景图像中交通标志因颜色失真、形状失真和尺度变化导致漏检严重的问题,提出一种颜色特征、形状特征和尺度特征的多特征协同方法。从交通场景图像计算颜色增强图,利用多阈值分割方法和闭合轮廓曲率直方图链码表达,并对提取的形状轮廓的曲率直方图进行尺度归一化处理,融合颜色特征和归一化后的形状特征构成区域的特征向量,采用支持向量机分类获得检测结果。实验结果表明,该算法在较低时间复杂度下,能有效提高交通标志检测精度。
关键词
交通标志
多特征协同
多阈值
曲率链码
尺度归一化
支持向量机分类
Keywords
traffic sign
multiple features cooperation
multiple thresholds
curvature chain code
scale normalization
Support Vector Machine(SVM)classification
分类号
TP391 [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
基于多特征协同的交通标志检测
汤凯
李实英
刘娟
李仁发
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015
9
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