基于时空关系模型的交通信号灯的实时检测与识别

• 作者: 李宗鑫 王梦倩 秦勃
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 交通信号灯检测 时空关系模型 ADAS 图像快速分割 模式识别
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 314-319
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5259字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.06.055

摘要

交通信号灯的检测与识别是无人驾驶汽车和高级驾驶辅助系统(ADAS)的重要组成部分.针对城市道路复杂环境下的交通信号灯的检测和识别需求,依据多帧视频图像序列的时空连续变化关系构建多帧视频图像的时空关系模型(Time-Space Model,TSM),提出了一种新的基于多帧视频图像序列的交通信号灯的检测和识别算法.算法包含3部分:基于颜色的视频图像快速分割压缩算法,用于提高计算效率;引入多帧视频图像序列的时空关系模型,以提高交通信号灯检测的准确性;根据图像的HOG(Histogramof Oriented Gradient)特征,通过SVM(Support Vector Machine)分类器对信号灯进行识别.实验结果表明,算法的鲁棒性强、检测识别速度快、准确率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦勃	中国海洋大学计算机科学与技术系	39	188	9.0	11.0
2	李宗鑫	中国海洋大学计算机科学与技术系	1	2	1.0	1.0
3	王梦倩	中国海洋大学计算机科学与技术系	1	2	1.0	1.0