基于神经网络的交通标志识别的算法研究

发布时间：2016-08-17 18:16

  本文关键词：城市交通溢流智能协调控制算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

《天津大学》 2010年

基于神经网络的交通标志识别的算法研究

徐继曾  

【摘要】：图像识别一直是模式识别领域中的重要研究课题之一。本文以交通标志的识别为研究背景,通过对其识别流程的详细分析,将课题分为图像分割、图像预处理、特征提取和分类识别。 首先,文章提出了基于RGB模型的交通标志分割方法,该方法提取图像的R、G、B三分量。由于目标背景在三个分量图中灰度差异并不大,因此可以使用R、G、B分量图像互减的方法来提取交通标志图像,并用Otsu法动态选取阈值进行分割。结果表明该算法不仅计算量较少,分割效果较为理想,而且提高了系统的实时性。 其次,在总结当前国内外研究成果的基础上,本文提出了一种基于Hu矩的改进不变矩特征提取方法。得到一组更一般化的不变矩度量,其并具有旋转、平移和比例不变性。 在文中,我们分别运用改进不变矩法与Hu矩法提取交通标志的特征,进而利用BP神经网络作为分类器进行识别。实验结果表明,与传统Hu矩的方法相比,改进后的不变矩特征识别率更高,对交通标志具有很好的分类能力,同时也证明了通过改进提取的特征,不仅可以达到提高识别精度的目的,而且能够满足在车辆自主导航系统中对交通标志识别的要求。显然,本文提出的基于改进不变矩的交通标志识别算法具有优越性。

【关键词】：
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TP391.41
【目录】：

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【引证文献】

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 张立东;城市交通溢流智能协调控制算法研究[D];山东大学;2012年

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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中国博士学位论文全文数据库 前10条

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【同被引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：96540