自然场景下交通标志的自动识别算法

• 作者: 何耀平 徐丽珍
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: Adaboost算法 SVM算法 交通标志识别 智能汽车
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 161-163
• 分类号: TP3-05
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.04.067

摘要

对自然场景下的交通标志进行准确的识别分类,是智能汽车的重要组成部分.交通标志本身数量众多,其形态复杂,而自然场景下存在着光照变化、褪色污损、扭曲变形等情况对交通标志表观的影响,为自动识别带来了很大的挑战.本文在分析交通标志特征的基础上,将Adaboost算法与SVM算法融合用于自然场景下的交通标志识别.实验证明,该方法具有较高的识别率和较快的识别速度,在智能汽车系统中具有较高的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何耀平	浙江杭州浙江大学计算机学院	1	28	1.0	1.0
2	徐丽珍	浙江杭州浙江大学计算机学院	1	28	1.0	1.0