交通标志识别研究综述

• 作者: 倪钰婷 梁宇峰 郝博闻 钟玲
• 来源期刊: 软件工程
• 学科: 工学
• 关键词: 交通标志 ITS 模板匹配 神经网络 深度学习
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 6522字
• 语种: 中文

摘要

随着社会经济的发展，我国的道路交通系统发展迅速，人们生活变得便利的同时，也随之带来了相应的安全隐患。道路交通识别系统为上述问题提供了一种解决方法，因此受到学者们的广泛关注。TSR通过安装在机动车上的摄像机提取自然场景图像，系统会对图像进行交通标志检测与识别，最后将识别结果告知驾驶员，以提高交通运行速率，降低交通事故的发生。本文对多年来各位学者的研究结果加以总结得出结论，如何有效利用交通标志的多种特征、融合线性以及非线性子空间特征提取方法的优势，研究出具有高鲁棒性和高实时性的交通标志识别方法，将是今后的主要发展方向。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟玲	沈阳工业大学软件学院	20	97	6.0	9.0
2	倪钰婷	沈阳工业大学软件学院	3	33	3.0	3.0
3	梁宇峰	沈阳工业大学软件学院	2	22	2.0	2.0
4	郝博闻	沈阳工业大学软件学院	3	33	3.0	3.0