基于CNN和HSV模型的交通标志识别研究(英文)

• 作者: 刘兵 占子奇 霍彬
• 来源期刊: 汽车技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通标志识别 HSV模型 卷积神经网络 智能驾驶
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 第五届国际智能网联汽车技术年会(CICV 2018)优秀论文选登
• 页码范围: 47-50
• 页数: 4页
• 分类号: U461.91
• 字数: 801字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19620/j.cnki.1000-3703.20180669

摘要

基于HSV颜色空间模型和卷积神经网络(CNN),建立了实现交通标志识别(TSR)的完整过程.为了提高运算速度,进一步优化了动态感兴趣区域(ROI)识别、RGB向HSV颜色空间模型转换方法和神经网络结构设计.通过GTSRB数据库对TSR算法进行验证,结果表明,所建立的TSR方法有效提升了运算速度和识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘兵		2	5	1.0	2.0
2	占子奇		1	4	1.0	1.0
3	霍彬		1	4	1.0	1.0