自然场景下的交通标志识别系统

• 作者: 续欣莹 范思宇 谢刚 谢新林
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 智能交通 交通标志识别系统 绿色减除分割算法 Gist-RGB特征 极限学习机 局部感受野
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 智能交通与导航
• 页码范围: 123-126,131
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73-34|U491.52
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.09.029

摘要

文中提出一种面向自然场景的新型交通标志识别系统.在分割模块,采用带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法对图像增强色彩,并用车道线方法和提出的绿色减除分割算法提取感兴趣区域.在检测模块,运用Gist-RGB特征对5种不同形状的标志进行检测.在识别模块,首先根据颜色信息对标志预分类,再使用基于局部感受野的极限学习机识别网络对43类标志进行识别.实验结果证明,该系统对自然背景下的交通标志图像达到良好的识别效果,并且具有一定的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢刚	太原理工大学电气与动力工程学院	109	809	14.0	23.0
3	续欣莹	太原理工大学电气与动力工程学院	45	318	9.0	16.0
6	谢新林	太原理工大学电气与动力工程学院	4	12	2.0	3.0
7	范思宇	太原理工大学电气与动力工程学院	1	0	0.0	0.0