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- [8] Real-time traffic sign recognition in three stages[J] . Fatin Zaklouta,Bogdan Stanciulescu.Robotics and Autonomous Systems . 2012
基于高斯颜色模型和SVM的交通标志检测
被引：31
作者：
常发亮
[1
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黄翠
[1
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刘成云
[1
]
赵永国
[2
]
马传峰
[1
]
机构：
[1] 山东大学控制科学与工程学院
[2] 山东省机器人与制造自动化技术重点实验室
来源：
基金：
高等学校博士学科点专项科研基金;
教育部留学回国人员科研启动基金;
关键词：
交通标志检测;
高斯颜色模型;
HOG描述子;
支持向量机;
D O I：
10.19650/j.cnki.cjsi.2014.01.007
中图分类号：
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
针对我国交通标志的特点,提出一种基于高斯颜色模型和机器学习的快速交通标志检测算法,解决了单纯采用颜色模型或单纯采用分类器检测误差较大的问题。先对直方图修正后的标志图像使用高斯颜色模型分割,并对分割后的图像进行形态学处理,初步提取出候选交通标志,最后将标志的HOG描述子和SVM结合训练出分类器,使用该分类器进行标志的精确检测。实验结果表明,该算法能有效地提高检测精度,降低误检率,对光照、旋转、部分遮挡等不良条件下的交通标志检测具有较优的稳定性和准确性,且满足实时性要求。
引用
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