作者:
原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
针对当前交通标志图像识别错误率高、识别实时性差等缺陷,以提高交通标志图像识别准确率为主要目标,提出基于视觉传达技术的交通标志图像智能识别方法.首先,采集交通标志图像,并根据视觉传达技术对图像进行预处理,提高交通标志图像质量;然后,从交通标志图像中提取识别特征,并采用机器学习算法中的支持向量机对交通标志图像进行自动分类和智能识别;最后,采用交通标志图像识别的数据集进行仿真模拟实验.结果表明,所提方法提高了交通标志图像智能识别的正确率,识别速度大大提升,交通标志图像智能识别结果明显优于当前其他方法,具有更高的实际应用价值.
推荐文章
基于高稳定SURF特征的交通标志识别
交通标志
目标识别
SURF特征
稳定性
权值计分策略
基于深度学习的交通标志识别智能车的设计与实现
深度学习
交通标志识别
小型智能车
STM32
树莓派
ConvNets
基于图像特征及改进支持向量机算法的交通标志识别
图像特征
支持向量机
模拟退火算法
交通标志识别
基于深度学习的交通标志识别算法研究
交通标志识别
深度学习
卷积神经网络
TSR_Lenet
算法融合
实验对比
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于视觉传达技术的交通标志图像智能识别
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 智能识别 交通智能管理 交通标志图像 视觉传达技术 图像预处理 图像自动分类
年,卷(期) 2020,(11) 所属期刊栏目 信号分析与图像处理
研究方向 页码范围 55-58
页数 4页 分类号 TN911.73-34|TP391
字数 语种 中文
DOI 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.11.013
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 童零晶 湖北工业大学工程技术学院 8 4 1.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (157)
共引文献  (30)
参考文献  (15)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1962(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1983(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2007(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2008(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2009(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2010(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2011(11)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(11)
2012(20)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(20)
2013(15)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(15)
2014(15)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(15)
2015(19)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(19)
2016(19)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(19)
2017(21)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(18)
2018(10)
  • 参考文献(7)
  • 二级参考文献(3)
2019(5)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(0)
2020(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
智能识别
交通智能管理
交通标志图像
视觉传达技术
图像预处理
图像自动分类
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
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
总下载数(次)
0
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导