基于条件随机场与多尺度卷积神经网络的交通标志检测与识别

• 作者: 张景滔 李凯 韩冰
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 交通标志检测与识别 条件随机场 多尺度卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（z2）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与多媒体计算
• 页码范围: 270-275
• 页数: 6页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 6673字
• 语种: 中文

摘要

交通标志的检测与识别主要可以分为候选区域的提取与识别两个阶段.在候选区域提取阶段,首先生成颜色先验特征图和颜色概率特征图,然后利用条件随机场(CRF)对道路场景图像的颜色先验特征图与颜色概率特征图进行融合,得到交通标志显著性图像,进而通过最大稳定极值区域(MSER)算法进行候选区域提取,克服光照强烈变化以及复杂背景对提取结果的影响.在候选区域的识别阶段,通过多尺度卷积神经网络来完成交通标志的识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李凯	西安电子科技大学电子工程学院	22	104	6.0	9.0
2	韩冰	西安电子科技大学电子工程学院	24	191	8.0	13.0
3	张景滔	西安电子科技大学电子工程学院	1	1	1.0	1.0