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自然背景中交通标志的检测与识别
引用本文:孙光民, 王晶, 于光宇, 李罡, 许磊. 自然背景中交通标志的检测与识别[J]. 北京工业大学学报, 2010, 36(10): 1337-1343,1395.
作者姓名:孙光民  王晶  于光宇  李罡  许磊
作者单位:1.北京工业大学 电子信息与控制工程学院, 北京 100124
摘    要:根据我国交通标志的颜色和几何属性,提出了一种适用于自然背景下的交通标志识别系统.该系统采用RGB彩色分量差对自然背景下的交通标志图像进行分割,而后采用先分类后识别的两级神经网络结构,分别提取交通标志的轮廓特征和不变矩特征作为分类网络和识别网络的输入特征,最终对交通标志图像进行分类识别.实验结果证明,该系统能对自然背景下的交通标志图像达到较好的识别效果,并且具有较强的鲁棒性和广泛的适用性.

关 键 词:交通标志  图像分割  神经网络  轮廓特征  不变矩
收稿时间:2008-11-10

The Detection and Recognition of Traffic Signs in Natural Scenes
SUN Guang-min, WANG Jing, YU Guang-yu, LI Gang, XU Lei. The Detection and Recognition of Traffic Signs in Natural Scenes[J]. Journal of Beijing University of Technology, 2010, 36(10): 1337-1343,1395.
Authors:SUN Guang-min  WANG Jing  YU Guang-yu  LI Gang  XU Lei
Affiliation:1.College of Electronic Information and Control Engineering, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China
Abstract:According to color and geometric properties of traffic signs in our country,an efficient traffic sign recognition system applying to natural scenes is proposed in this paper. In this system,an improved image segmentation algorithm based on RGB model is implemented on segmenting traffic signs in natural scenes. Moreover,two level neural networks are used to classify and recognize traffic signs. The outline and invariable moment characteristics are used as the input characteristics of the classification neura...
Keywords:Traffic sign  image segmentation  neural network  outline characteristic  invariable moment  
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