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摘要:
智能识别交通限速牌对智能驾驶车辆速度调节和安全行驶有着重要意义.为有效解决交通限速牌识别问题,提出一种基于统一计算架构(Computer Unified Device Architecture,CUDA)的实时交通限速牌识别算法.利用HSV颜色空间提取ROI(Region Of Interest)区域,结合霍夫圆算法准确定位交通限速牌位置,设计一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的算法模型对定位区域进行数字识别.使用NVIDIA GTX680显卡对算法进行加速,可达30ms/帧的处理速率,基本满足了实时性要求.实验证明,基于CUDA的交通限速牌识别算法具有良好的适应性和准确性.
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文献信息
篇名 基于CUDA的交通限速牌识别
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 智能驾驶 交通限速牌 统一计算架构 HSV颜色空间 霍夫圆算法 卷积神经网络
年,卷(期) 2018,(7) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 44-48
页数 5页 分类号 TP301
字数 3195字 语种 中文
DOI 10.11907/rjdk.173171
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 陈庆奎 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 149 769 14.0 22.0
2 王超 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 32 93 5.0 6.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
智能驾驶
交通限速牌
统一计算架构
HSV颜色空间
霍夫圆算法
卷积神经网络
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
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
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