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如何从实景中有效地提取出交通标志是交通标志识别系统的关键,在分析中国道路限速交通标志的颜色和几何形状两种先验特征的基础上,以一种新的颜色滤波方法为基础,获得红色像素在Lab颜色空间中聚类范围的椭圆模型,提取出图像中的红色区域,得到二值化图像,然后采用基于梯度信息的Hough变换圆检测方法获得二值化图像中的圆和椭圆区域,从而实现一种将交通标志先验特征与机器学习算法相融合的智能检测方法。 相似文献
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一种基于颜色不变量和PHOG特征的交通标志检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《计算机应用与软件》2014,(8)
提出一种基于颜色不变量和塔式梯度方向直方图PHOG(Pyramid Histogram of Oriented Gradients)特征的交通标志检测方法。该方法首先在高斯颜色模型下提取颜色不变量特征并对其进行聚类,以分割出候选感兴趣区域;然后提取感兴趣区域的PHOG特征并用支持向量机进行形状分类,进而区分交通标志形状和噪声区域。对自然环境下的交通标志,PHOG特征所采用的Canny算法在获取感兴趣区域轮廓时会产生较多噪声,从而降低交通标志分类性能。为此,提出利用Chromatic-edge来增强目标轮廓并抑制噪声以提升PHOG特征描述能力。实验结果表明该方法对光照、阴影、遮挡、以及背景复杂等因素具有较高的鲁棒性,获得了较高的检测率和较低的误检率。 相似文献
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根据人类视觉感知理论,将自底向上和自顶向下的注意机制相结合,融入到交通标志检测中,提出一种基于视觉注意机制的交通标志检测方法。根据2种注意模型提取颜色、形状、亮度等多种特征,生成显著图,利用WTA网络找到感兴趣区域,即交通标志区域。实验结果表明,该方法能在复杂背景图像中准确定位交通标志。 相似文献
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多特征融合的圆形交通标志检测 总被引:1,自引:0,他引:1
结合圆形交通标志的颜色特征和形状特征,提出一种多特征融合的圆形交通标志检测算法。首先采用彩色分割和非彩色分解技术分离出圆形交通标志,并去除部分背景区域。然后应用链码形式存储边缘,采用边缘长度、圆形度、展弦比等特征进一步去除背景区域。最后采用非线性最小二乘曲线拟合技术准确提取圆形交通标志。多种天气和光照情况下的圆形交通标志检测实验验证了算法的有效性。 相似文献
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交通标志识别为智能车辆行驶提供了有价值的道路环境信息.提出一种结合形状标记图和Gabor波的交通标志识别方法,交通标志识别过程如下:1)变换图像的RGB像素值来增强交通标志主特征颜色(红,蓝,黄)区域并进行分割,用形态学操作消除噪声点的影响;2)提取感兴趣区域的标记图作为其形状特征,用Euclidean距离来对其进行初分类;3)对交通标志感兴趣区域的灰度图像进行Gabor小波变换,获得其不同角度和尺度的小波图像,用二维独立分量分析法提取其主特征,并送入线性支持向量机来判断感兴趣区域所属的交通标志类型.实验结果表明,提出的算法能够稳定、有效地检测和识别智能车辆行驶环境中的多类交通标志. 相似文献
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针对车辆行驶环境中难以检测的交通标志,提出了一种检测和识别方法.首先分割交通标志的特征颜色区域,并扩展感兴趣区域,提取区域边缘.然后用直线分割和杂点去除粗略划分边缘,根据直线间顶点处的曲率关系,计算转向角并分类顶点的类型,用无参数形状检测子来检测图像中的圆形、三角形和矩形等.将检测到的候选区域送入形状分类器中,分类形状并排除杂质的干扰,最后通过二元树复小波变换和二维独立分量分析相结合来识别交通标志类型.实验结果表明提出的方法对交通标志被遮挡、光照不均匀、颜色部分失真的情况下,检测率和识别率均较高,并且可以达到实时处理的效果. 相似文献
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为提高图像预处理的效果,提出了一种基于颜色信息的颜色分量补偿预处理方法。该方法首先将实景图像分成RGB三个分量,根据要提取的交通标志颜色选择处理分量。接着对选择分量进行阈值处理实现候选标志与背景的粗分割。然后用阈值化的色彩分量替代原图中的对应分量重构为一幅新的彩色图像。最后通过颜色提取对重构图像进行处理以提取候选标志区域。实验表明,采用该方法进行交通标志的预处理,提高了交通标志检测时标志定位和形状检测步骤的准确度和速度,为交通标志预处理提供了一种可行的解决方案。 相似文献
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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。 相似文献
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针对交通标志识别中存在的识别精度和实时应用之间的矛盾,根据中国交通标志的特点,提出一种逐级细化的交通标志识别算法。首先进行粗分类,构建颜色属性-梯度直方图(Color name-histogram of gradient,CN-HOG)描述子表示每类标志的形状和颜色特征,采用线性支持向量机(Support vector machine,SVM)将交通标分为禁令标志、警告标志、指示标志、解除禁令标志和其他标志5大类;然后进行细分类,采用词袋模型中颜色和形状特征早融合的方式将颜色属性(Color name,CN)和尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)描述子相结合、利用高斯核SVM得到交通标志区域的最终类别标记。在公开数据集上的实验表明本文算法在满足实时应用的同时取得了99.15%的识别精度。 相似文献
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为提高复杂情况(如遮挡、透视畸变等)下交通标志识别的精度,提出一种有效的基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)与集成学习的交通标志识别方法。首先通过融合颜色分割、形态学处理、形状检测等多种方法分割出交通标志,然后利用卷积神经网络对其特征进行提取并分别采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和Softmax多类分类器对其进行识别,最后将2种分类结果进行集成作为最终的识别结果。实验结果表明,本文算法可有效提高复杂情况下交通标志识别精度,整体上具有较高的性能。 相似文献
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采用神经网络群构成的分类器解决实景交通标志识别问题时,识别率普遍较低.分析可知,颜色复杂性造成的颜色失真是影响识别率的主要因素.遵循"简化复杂问题、基于颜色信息、采用智能方法"的基本思路,提出了一种新的解决方案:先通过颜色规格化方法将交通标志中复杂的颜色信息简化为5种基本颜色,然后再利用两级智能分类器实现分类.采用BP网络实现了颜色规格化;实验表明,这种方法具有很好的鲁棒性. 相似文献
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基于交通标志都具有一定的颜色和形状,以红色倒三角形交通标志为例,介绍一种新的智能检测方法。该方法主要由以下4个环节构成。首先是颜色提取,将图像转换到HSI颜色模型的色调子空间,提取特定颜色——红色;其次是边缘检测,使用标准LOG模板在提取出来的红色区域上进行;这样,计算量将大为减少;然后是顶点判别,对边缘上的这些点,采用神经网络分类器进行分类,并分别对三角形的3种不同顶点作标记;最后是三角形的定位,通过一定的匹配准则提取出三角形。对不同场景下的20幅图像进行测试,检测正确率达到了100%。实验结果表明,该方法具有鲁棒性好、速度快、检测准确率高等特点。 相似文献
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基于彩色图像的指示标志检测 总被引:3,自引:0,他引:3
智能交通系统是近年来国内外广泛关注的研究课题,在基于计算机视觉系统的交通标志识别中,关键步骤之一是如何快速有效地检测并提取交通标志。该文提出了基于色彩的指示标志检测与提取的快速有效方法。它包括:对实景图像进行色调不变的彩色增强,彩色聚类,形态滤波,模板匹配,特征点判别等步骤。最后,由搜索到的特征点从增强后的彩色图像中抽取指示标志。实验显示该方法能快速有效地从实景图像中检测指示标志。 相似文献
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淮河流域防洪防污智能调度系统的设计 总被引:2,自引:0,他引:2
淮河流域是我国洪涝灾害发生最为频繁、历史上多灾多难的地区之一。近年来,随着淮河沿岸工农业生产的发展和人口密度的急剧增加,该流域的水污染问题已发展到直接危及沿淮两岸人民生存的地步。在过去的淮河治理中,对于如何充分有效地综合利用水利工程项目研究得很少,缺乏较大规模的综合性的联合优化调度系统,没有能够充分发挥水利工程的防洪防污作用。为此,本系统针对淮河流域讨论将气象预报、洪水预报、防洪调度和防污调度集成为一体的智能调度系统,其设计方案可为其它流域的治理提供借鉴经验。 相似文献