逐级细化的交通标志识别算法

• 作者: 于化龙 左欣 张绛丽 徐丹 高尚
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 交通标志识别 逐级细化 词袋模型 颜色属性-梯度直方图
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 547-554
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 4500字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2018.03.019

摘要

针对交通标志识别中存在的识别精度和实时应用之间的矛盾,根据中国交通标志的特点,提出一种逐级细化的交通标志识别算法.首先进行粗分类,构建颜色属性-梯度直方图(Color name-histo-gram of gradient,CN-HOG)描述子表示每类标志的形状和颜色特征,采用线性支持向量机(Support vector machine,SVM)将交通标分为禁令标志、警告标志、指示标志、解除禁令标志和其他标志5大类;然后进行细分类,采用词袋模型中颜色和形状特征早融合的方式将颜色属性(Color name,CN)和尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)描述子相结合、利用高斯核SVM得到交通标志区域的最终类别标记.在公开数据集上的实验表明本文算法在满足实时应用的同时取得了99.15％ 的识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高尚	江苏科技大学计算机学院	159	1624	18.0	34.0
2	于化龙	江苏科技大学计算机学院	44	135	8.0	10.0
3	徐丹	江苏科技大学计算机学院	22	76	5.0	7.0
4	张绛丽	江苏科技大学计算机学院	14	22	2.0	4.0
5	左欣	江苏科技大学计算机学院	26	99	4.0	9.0