【摘要】：交通標(biāo)志識別(TSR)系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的重要研究方向。道路交通環(huán)境復(fù)雜、交通標(biāo)志數(shù)據(jù)庫規(guī)模龐大等因素導(dǎo)致在設(shè)計TSR系統(tǒng)可行性方案時必須考慮計算復(fù)雜度和識別率。提出了一種高效且快速的基于改進主成分分析(PCA)法和極限學(xué)習(xí)機(ELM)的TSR算法,被稱為PCA-HOG。該算法首先提取交通標(biāo)志數(shù)據(jù)庫中每個交通標(biāo)志的梯度方向直方圖(HOG)特征,利用改進PCA算法對提取出的HOG特征進行降維處理,之后利用降維后的HOG特征進行ELM模型訓(xùn)練,利用經(jīng)過訓(xùn)練的ELM模型識別測試圖片。實驗結(jié)果表明,基于PCAHOG和ELM模型的交通標(biāo)志識別算法獲得的計算復(fù)雜度低,圖像識別率可達97.69%。
[Abstract]:Traffic sign recognition (TSR) system is an important research direction of intelligent transportation system. Because of the complexity of road traffic environment and the large scale of traffic sign database, it is necessary to consider the computational complexity and recognition rate in designing the feasible scheme of TSR system. An efficient and fast TSR algorithm based on improved principal component analysis (PCA) and extreme learning machine (ELM) is proposed, which is called PCA-HOG.. The algorithm firstly extracts the (HOG) feature of the gradient direction histogram of each traffic sign in the traffic sign database, uses the improved PCA algorithm to reduce the dimension of the extracted HOG feature, and then uses the reduced dimension HOG feature to train the ELM model. The trained ELM model is used to identify the test pictures. The experimental results show that the traffic sign recognition algorithm based on PCAHOG and ELM model has low computational complexity and the image recognition rate can reach 97.69%.
【作者單位】： 天津大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61372145) 天津大學(xué)獨立創(chuàng)新基金(2015XZC-0005)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2442438