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摘要:
采用了一种鲁棒的交通标志检测算法,该算法结合了基于颜色分割的粗定位过程和基于多特征融合的交通标志精确定位过程.粗定位利用交通标志的颜色特征,采用基于YIQ空间的颜色分割方法,获得图像中有可能包含交通标志的图像子区域;基于多特征融合的精确定位是采用梯度方向直方图(histogram of oriented gradient,HOG)及局域二值模式(local binary pattern,LBP)两种互补的特征,并利用支持向量机(support vector machinc,SVM)进行分类,得到交通标志的准确位置.实验表明该方法对亮度变化、视点变换、尺度变化及目标部分遮挡等情况具有很强的鲁棒性,并且查准率和查全率总体都比基于单特征的方法好.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于颜色分割和多特征融合的交通标志检测
来源期刊 厦门大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 交通标志检测 颜色分割 梯度方向直方图 局域二值模式
年,卷(期) 2011,(4) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 685-689
页数 分类号 TP391.41
字数 4239字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李翠华 厦门大学信息科学与技术学院 78 1178 20.0 30.0
2 卢盛荣 龙岩学院数学与计算机科学学院 10 27 3.0 5.0
3 刘礼锋 厦门大学信息科学与技术学院 1 18 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
交通标志检测
颜色分割
梯度方向直方图
局域二值模式
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
厦门大学学报(自然科学版)
双月刊
0438-0479
35-1070/N
大16开
福建省厦门市厦门大学囊萤楼218-221室
34-8
1931
chi
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