基于网格搜索的PCA-SVM道路交通标志识别

发布时间：2018-03-20 12:06

  本文选题：网格搜索(GS)　切入点：主成分分析(PCA)　出处：《铁道学报》2014年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对现有识别方法对交通标志的识别精度和算法效率不高的问题,提出了一种基于网格搜索的主成分分析-支持向量机(PCA-SVM)道路交通标志识别方法。该方法首先采用主成分分析(PCA)法对交通标志进行降维处理,提取出交通标志的主元特征,然后利用网格搜索法(GS)对支持向量机(SVM)进行参数优化,最后利用参数优化好的支持向量机分类器实现对交通标志的识别。通过实验仿真,并与现有的其他交通标志识别算法进行分析对比,实验结果表明,本文方法在保证较高识别精度的同时,算法效率得到显著提高。
[Abstract]:Aiming at the problem that the recognition accuracy and algorithm efficiency of the existing recognition methods for traffic signs are not high, In this paper, a method of traffic sign recognition based on principal component analysis (PCA)-support vector machine (SVM) based on grid search is proposed. Firstly, the principal component feature of traffic sign is extracted by reducing dimension of traffic sign by using principal component analysis (PCA) method. Then the support vector machine (SVM) parameters are optimized by using the grid search method (GSS). Finally, the traffic sign recognition is realized by using the optimized support vector machine classifier. Compared with other existing traffic sign recognition algorithms, the experimental results show that the efficiency of the algorithm is improved significantly while the accuracy of the algorithm is high.
【作者单位】： 北京交通大学电子信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61201363,61271305) 高等学校博士学科点专项科研基金(20110009110001) 中央高校基本科研业务费(2010JBZ010,2014JBM020)
【分类号】：U495;U491.52;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1639008