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摘要:
交通标志包含重要的交通信息,交通标志的自动识别是智能车辆和智能辅助驾驶系统(ad-vanced driver assistance systems,ADAS)的关键技术,快速和准确地识别交通标志对于安全驾驶意义重大。研究基于 ORB 算法全局特征的交通标志快速识别算法,ORB 是一种局部描述算子,通常用于局部特征的匹配,首先将训练的交通标志图像大小归一化,图像的中心点作为 ORB 的特征点,通过运用归一化的图像大小作为一个 ORB 图像块,计算了特征点的描述符并且用它作为全局描述符来进行交通标志的识别。识别阶段,在海明距离的基础上利用最近邻域算法识别出交通标志的类型。最近邻算法(K-Nearest Neighbor,KNN)的优点是所有成功识别出来的交通标志可以作为训练资源被训练数据库利用。利用公开的德国交通标志数据集(GTSRB)对所研究的算法进行测试,算法识别准确率达到91%。一个交通标志的特征提取和识别的平均时间小于2 ms。实验结果表明,基于 ORB 算法全局特征的交通标志快速识别算法能精准、高效地识别交通标志,且鲁棒性好。
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文献信息
篇名 基于 ORB 全局特征与最近邻的交通标志快速识别算法?
来源期刊 交通信息与安全 学科 工学
关键词 交通安全 ORB 全局描述符 最近邻算法 交通标志识别
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目 方法研究与探讨
研究方向 页码范围 23-29
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 4512字 语种 中文
DOI 10.3963/j.issn 1674-4861.2016.01.001
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 李娜 武汉理工大学自动化学院 31 148 7.0 11.0
2 李祎承 武汉理工大学智能交通系统研究中心 10 59 6.0 7.0
3 胡钊政 武汉理工大学智能交通系统研究中心 17 71 6.0 8.0
4 胡月志 武汉理工大学智能交通系统研究中心 2 21 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
交通安全
ORB 全局描述符
最近邻算法
交通标志识别
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
交通信息与安全
双月刊
1674-4861
42-1781/U
大16开
武汉市武昌和平大道1178号
38-94
1983
chi
出版文献量(篇)
3739
总下载数(次)
14
总被引数(次)
29572
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