本文選題：智能交通 + 交通標(biāo)志識(shí)別　； 參考：《交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息》2017年01期

【摘要】：在交通標(biāo)志識(shí)別問(wèn)題上,提出了一種基于融合式的空間塔式算子和直方圖交叉核支持向量機(jī)(HIK-SVM)的分類方法.在該方法中,通過(guò)提取圖像的灰度塔式詞袋直方圖(Gray-PHOW)特征、顏色塔式詞袋直方圖(Color-PHOW)特征和塔式邊緣方向梯度直方圖(PHOG)特征來(lái)對(duì)交通標(biāo)志的外觀、顏色和輪廓信息進(jìn)行描述.通過(guò)提取空間塔式直方圖特征,能很好地對(duì)圖像各種特征的空間分布狀況進(jìn)行描述.提取到圖像的外觀、顏色、輪廓和特征的空間分布信息后,對(duì)其進(jìn)行融合,最后得到的融合式的空間塔式特征具有很強(qiáng)的魯棒性.將該融合式特征送入HIK-SVM進(jìn)行訓(xùn)練和分類,取得了極其高的識(shí)別效果.
[Abstract]:In the problem of traffic sign recognition, a classification method based on fusion space tower operator and histogram cross kernel support vector machine (HIK-SVM) is proposed. In this method, the appearance, color and contour information of traffic signs are described by extracting gray-PHOW (gray-PHOW) features, Color-PHOW (Color-PHOW) features and gradient histogram (PHOGG) features of tower edge direction. By extracting spatial tower histogram features, the spatial distribution of various image features can be described well. After extracting the spatial distribution information of the appearance, color, contour and feature of the image, the image is fused. Finally, the fused spatial tower features have strong robustness. The fusion feature is fed into HIK-SVM for training and classification, and the recognition effect is very high.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61374151)~~
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 劉亞辰;陳躍鵬;張賽碩;肖文超;;融合式空間塔式算子和HIK-SVM的交通標(biāo)志識(shí)別研究[J];交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息;2017年01期

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

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本文編號(hào)：2004096