基于Zernike不变矩与SVM的交通标志的识别

发布时间：2018-06-11 14:52

  本文选题：智能交通系统 + 交通标志识别　； 参考：《公路交通科技》2015年12期

【摘要】：为了解决复杂环境中采集的交通标志出现不同程度的几何失真现象,将不变矩具有的平移、旋转及比例缩放不变性特征用于图像识别中。首先对图像进行预处理,然后分别提取图像的Zernike和Hu不变矩特征,建立了相对应的feature Data数据集,最后将数据集输入支持向量机进行了目标分类。对德国公开的交通标志标准数据库(GTSRB)中的识别图库及实时采集的图像进行了测试。试验结果表明:与Hu不变矩比较,提取图像Zernike不变矩与支持向量机的识别方法对复杂环境中的交通标志识别具有更高的识别率和实时性。
[Abstract]:In order to solve the problem of geometric distortion of traffic signs collected in complex environments, the invariant features of invariant moments such as translation, rotation and scale scaling are used in image recognition. Firstly, the image is preprocessed, then the Zernike and Hu moment invariant features of the image are extracted, and the corresponding feature data dataset is established. Finally, the data set is input into the support vector machine to classify the target. The recognition map library and the real-time image acquisition in the open traffic sign standard database (GTSRB) in Germany were tested. The experimental results show that the method of extracting Zernike invariant moment and support vector machine has higher recognition rate and real-time performance than Hu moment invariant.
【作者单位】： 北方民族大学信息与通信技术研究所;
【基金】：国家自然科学基金项目(61162005,61163002) 宁夏自然科学基金项目(NZ14107) 机器人技术与系统国家重点实验室开放研究基金项目(SKLRS-2013-MS-05)
【分类号】：U495;TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2005654