基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
城市道路交通标志检测是现代智能交通的重要组成部分。本文通过改进基于颜色的图像快速分割算法,对交通标志检测信息进行分割压缩处理,以确保交通标志信息分割的完整性和时效性;并依据交通标志在多帧图像序列中的连续变化关系构建空间时序关系模型(Temporal Spatial Model, STM),实现交通标志检测候选区域的筛选处理,以降低交通标志检测误检率、提高准确率。实验结果表明,本文提出的算法有效改进了基于单帧图像的交通标志检测方法存在的误检率高问题,满足复杂的城市道路环境下交通标志检测准确率、实效性和鲁棒性的要求。
推荐文章
基于SURF的车载实时交通标志识别系统
交通标志
识别
检测
SURF
基于高稳定SURF特征的交通标志识别
交通标志
目标识别
SURF特征
稳定性
权值计分策略
基于背景像素突变检测的交通标志图像分割
交通标志图像
背景像素
突变检测
灰度直方图
分割阈值
基于视觉传达技术的交通标志图像智能识别
智能识别
交通智能管理
交通标志图像
视觉传达技术
图像预处理
图像自动分类
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于多帧视频图像的交通标志实时检测
来源期刊 计算机科学与应用 学科 工学
关键词 交通标志检测 智能交通 空间时序关系模型
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 463-472
页数 10页 分类号 TP39
字数 语种
DOI
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2010(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2015(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
交通标志检测
智能交通
空间时序关系模型
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
计算机科学与应用
月刊
2161-8801
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
1319
总下载数(次)
15
总被引数(次)
0
论文1v1指导