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基于中心投影形状特征的车载移动测量系统交通标志自动识别
被引:17
作者:
张卡
盛业华
叶春
李志英
机构:
[1] 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室
来源:
关键词:
道路交通标志识别;
车载移动测量系统;
中心投影变换;
形状特征;
概率神经网络;
D O I:
10.19650/j.cnki.cjsi.2010.09.029
中图分类号:
TP391.41 [];
学科分类号:
080203 ;
摘要:
针对车载移动测量系统所拍摄图像中的交通标志的自动识别问题,提出了一种基于中心投影特征的交通标志自动识别算法。文中详细研究了基于自适应图像分割和中心投影变换的交通标志图像的形状特征计算方法,利用信息熵解决了中心投影变换的最佳投影个数确定问题。在中心投影特征计算的基础上,利用训练后的概率神经网络实现了交通标志具体含义的自动识别。使用车载移动测量系统所拍摄的实际交通标志图像对本文算法进行了实验,并将中心投影形状特征和不变矩特征及SIFT特征的识别效果进行了对比,实验结果表明基于中心投影特征的识别方法具有最高的识别准确率。
引用
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页码:2101 / 2108
页数:8
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