HSV颜色空间下用演化超网络识别道路限速标志的研究

• 作者: 任小龙 孙开伟 张韵轩 王进
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: 智能交通系统 道路限速标志 HSV颜色空间 圆度检测 演化超网络
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 页码范围: 679-684
• 页数: 6页
• 字数: 4002字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2013.07.003

摘要

针对国内城市6类常见道路限速标志(20、30、40、50、60、80 km/h),提出了一种HSV颜色空间信息和圆度特征相结合的限速标志检测与特征提取方法,对经特征提取得到的7x5向量采用一种新颖的演化超网络模型进行分类.基于239张道路限速标志图像的实验的结果表明,上述标志检测方法可实现对限速标志的快速、准确检测:单张图像检测平均时间为26ms,对所有图像的检测率为90.38％.通过采用123个特征向量作为训练集对超网络进行训练,演化超网络对独立测试集中93个特征向量的平均识别率达到98.2％,在识别率上优于大多数传统识别方法.