本文選題：智能交通系統(tǒng) + 交通標(biāo)志識別�。� 參考：《公路交通科技》2015年12期

【摘要】：為了解決復(fù)雜環(huán)境中采集的交通標(biāo)志出現(xiàn)不同程度的幾何失真現(xiàn)象,將不變矩具有的平移、旋轉(zhuǎn)及比例縮放不變性特征用于圖像識別中。首先對圖像進(jìn)行預(yù)處理,然后分別提取圖像的Zernike和Hu不變矩特征,建立了相對應(yīng)的feature Data數(shù)據(jù)集,最后將數(shù)據(jù)集輸入支持向量機(jī)進(jìn)行了目標(biāo)分類。對德國公開的交通標(biāo)志標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(GTSRB)中的識別圖庫及實(shí)時(shí)采集的圖像進(jìn)行了測試。試驗(yàn)結(jié)果表明:與Hu不變矩比較,提取圖像Zernike不變矩與支持向量機(jī)的識別方法對復(fù)雜環(huán)境中的交通標(biāo)志識別具有更高的識別率和實(shí)時(shí)性。
[Abstract]:In order to solve the problem of geometric distortion of traffic signs collected in complex environments, the invariant features of invariant moments such as translation, rotation and scale scaling are used in image recognition. Firstly, the image is preprocessed, then the Zernike and Hu moment invariant features of the image are extracted, and the corresponding feature data dataset is established. Finally, the data set is input into the support vector machine to classify the target. The recognition map library and the real-time image acquisition in the open traffic sign standard database (GTSRB) in Germany were tested. The experimental results show that the method of extracting Zernike invariant moment and support vector machine has higher recognition rate and real-time performance than Hu moment invariant.
【作者單位】： 北方民族大學(xué)信息與通信技術(shù)研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61162005,61163002) 寧夏自然科學(xué)基金項(xiàng)目(NZ14107) 機(jī)器人技術(shù)與系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放研究基金項(xiàng)目(SKLRS-2013-MS-05)
【分類號】：U495;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2005654