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摘要:
对路面交通标识采用支持向量机的方法进行识别,在支持向量机识别交通标志时,需要提取图像的特征进行训练和识别,在Hu不变矩和PHOG特征提取方法的基础上,给出了基于Hu不变矩和低维的PHOG相融合的特征提取方法,该方法在进行路面交通标识识别时,有更好的识别率,仿真结果验证了算法的有效性.
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主成分分析
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基于视觉传达的警示标志识别方法
视觉传达
警示标志
识别方法
识别正确率
识别速度
神经网络
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 Hu和PHOG特征融合的路面标志识别方法
来源期刊 大连交通大学学报 学科
关键词 Hu不变矩 PHOG 特征融合 路面标志识别
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 电气信息工程
研究方向 页码范围 117-120
页数 4页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.13291/j.cnki.djdxac.2020.05.022
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 张丽艳 39 138 7.0 10.0
2 张伟 14 50 3.0 7.0
3 龙美芳 4 2 1.0 1.0
4 刘鑫 4 4 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (39)
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研究主题发展历程
节点文献
Hu不变矩
PHOG
特征融合
路面标志识别
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
大连交通大学学报
双月刊
1673-9590
21-1550/U
大16开
大连市沙河口区黄河路794号
1980
chi
出版文献量(篇)
3012
总下载数(次)
3
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