基于显著性特征的交通信号灯检测和识别

• 作者: 张重阳 许明文
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 显著图 交通灯检测 交通灯识别 交通数字灯 图像检测
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 1397-1401
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2783字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2017.07.035

摘要

提出一种基于显著性特征的交通信号灯检测方法,并通过SVM分类器进行识别.首先,对低分辨率图像生成颜色、亮度和边缘特征图并融合成显著图.其次,获取交通信号灯候选区域,利用交通信号灯的几何特征和颜色特征过滤噪点.然后,提取交通信号灯目标,得到只包含单个箭头灯、圆灯和数字灯的区域.最后,提取检测区域的HOG特征,通过SVM分类器进行识别.实验结果表明,该算法检测率和识别率均超过97％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张重阳	南京理工大学计算机科学与工程学院	28	190	7.0	11.0
2	许明文	南京理工大学计算机科学与工程学院	2	9	2.0	2.0