發(fā)布時間：2018-04-30 16:38

  本文選題：交通標(biāo)志識別 + Hu矩��； 參考：《電子測量與儀器學(xué)報》2017年05期

【摘要】：針對道路交通標(biāo)志的自動識別問題,通過不變矩和支持向量機(SVM)方法對圓形標(biāo)志圖像識別方法進行研究。首先根據(jù)交通標(biāo)志的顏色和形狀信息對采集到的原始圖像進行顏色分割、形態(tài)學(xué)去噪和形狀檢測等處理,獲得圖像中包含交通標(biāo)志的區(qū)域。然后分別對標(biāo)志圖像進行Hu矩和Zernike矩的特征值提取,將特征值輸入SVM中進行訓(xùn)練并采用網(wǎng)格搜索法對SVM進行參數(shù)優(yōu)化,最后使用優(yōu)化后的支持向量機方法實現(xiàn)交通標(biāo)志的識別。實驗表明,與現(xiàn)有的其他交通標(biāo)志識別算法相比,采用高階Zernike矩與優(yōu)化后SVM的識別方法有更好的識別效果。
[Abstract]:Aiming at the problem of automatic recognition of road traffic signs, the recognition method of circular signs is studied by means of invariant moment and support vector machine (SVM). Firstly, according to the color and shape information of traffic signs, the original images are processed by color segmentation, morphological denoising and shape detection, and the areas containing traffic signs are obtained. Then the Hu moment and Zernike moment eigenvalues are extracted from the sign image, the eigenvalues are input into the SVM for training and the SVM parameters are optimized by grid search method. Finally, the traffic sign recognition is realized by the optimized support vector machine (SVM) method. The experiments show that the high order Zernike moment and the optimized SVM recognition method have better recognition effect than other existing traffic sign recognition algorithms.
【作者單位】： 上海大學(xué)機電工程與自動化學(xué)院;山東魯能智能技術(shù)有限公司;
【分類號】：TP18;TP391.41

【參考文獻】

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