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摘要:
汽车辅助驾驶中车辆前方交通信号灯的检测与识别具有重要意义.为解决图像中微小面积与边缘模糊的交通信号灯检测与识别准确率低的问题,文中提出一种信号灯检测与信号灯类型识别方法.采用亮度分割和几何形态滤波对交通信号灯进行定位,结合信号灯与其背板的相对位置和RGB与HSV颜色空间的判别结果判定信号灯颜色,最后对信号灯类型进行识别.对信号灯区域进行Gabor滤波,采用K均值奇异值分解算法进行字典学习,利用正交匹配追踪算法求解测试样本的稀疏系数,根据重构误差实现交通灯的类型判别.实验结果表明,信号灯检测准确率达到97.7%,圆形和4种箭头形信号灯的类型识别率达到98.75%.
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文献信息
篇名 基于Gabor滤波和稀疏表示的信号灯类型识别
来源期刊 电子科技 学科 工学
关键词 Gabor 稀疏表示 信号灯 检测与识别
年,卷(期) 2018,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 50-52,67
页数 4页 分类号 TP391
字数 2148字 语种 中文
DOI 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2018.09.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 应捷 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 37 110 6.0 8.0
2 田谨 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 3 12 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
Gabor
稀疏表示
信号灯
检测与识别
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
电子科技
月刊
1007-7820
61-1291/TN
大16开
西安电子科技大学
1987
chi
出版文献量(篇)
9344
总下载数(次)
32
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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