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基于颜色特征和SVM的交通标志检测  
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【英文篇名】 Traffic Sign Detection Based on Color Feature and SVM
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【作者】 李光瑞; 夏凌; 杜健; 强策;
【英文作者】 LI Guangrui; XIA Ling; DU Jian; QIANG Ce; School of Electrical Engineering and Electronic Information; Xihua University;
【作者单位】 西华大学电气与电子信息学院;
【文献出处】 西华大学学报(自然科学版) , Journal of Xihua University(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2016年 01期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 交通标志检测; 直方图均衡化; Gabor滤波; 颜色检测; SVM分类器;
【英文关键词】 traffic sign detection; histogram equalization; Gabor filter; color detection; SVM(support vector machine) classifier;
【摘要】 为提高道路交通标志识别系统的实时性和准确度,提出一种改进的RGB空间颜色检测和SVM相结合的交通标志检测算法。首先使用直方图均衡化和Gabor滤波相结合的方法进行图像增强,突出目标颜色;然后使用改进的RGB空间颜色检测方法初步提取并切割出候选标志区域;最后使用HOG特征训练SVM分类器,对候选标志进行精确检测并判断其形状。在检测精度和检测用时2方面进行对比试验,其结果表明,本文算法的检测用时较短,误检率和错检率都较低。该算法能对亮度较低的图像进行有效处理,对旋转、部分遮挡等多种情况也有较优的稳定性和准确性,适用于复杂背景下的标志检测。
【英文摘要】 Focused on the problem of time consumption and accuracy of traffic sign recognition system,an efficient algorithm for traffic sign detection based on improved color detection in RGB color space combined with support vector machine is presented. Firstly,the histogram equalization and Gabor filter are applied for image enhancement to highlight the image color. Secondly,an improved color detection method is proposed to select the coarse candidate areas. Thirdly,a SVM classifier is trained using HOG feature for...
【基金】 教育部春晖计划合作科研项目(Z2011090)
【更新日期】 2016-03-17
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 交通标志检测与识别技术是机器视觉研究领域的一个热点。它主要通过机器识别标志给驾驶者提供有效的信息,达到增强交通安全,提高交通运输效率的目的;但在实际应用中由于标志的实景特性不同(如旋转、剥落、遮挡、复杂背景)或天气变化(如雨、雪、雾)等多种因素的影响,给标志的自?

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