基于MSER和SVM的快速交通标志检测

发布时间：2017-12-20 12:20

  本文关键词：基于MSER和SVM的快速交通标志检测　出处：《光电子·激光》2016年06期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 交通标志检测(TSD) 颜色增强 最大稳定极值区域(MSER) 方向梯度直方图(HOG) 支持向量机(SVM)

【摘要】：为解决传统的基于机器学习的交通标志检测(TSD)方法需要对每一个待检测子窗口进行处理而导致算法实时性不高的问题,提出了一种基于感兴趣区域(ROI)提取和机器学习的快速TSD算法。针对传统基于颜色阈值的ROI提取方法具有对光照变化较敏感等缺点,设计了一种颜色增强下的最大稳定极值区域(MSER)方法,根据标志的颜色进行颜色增强,对颜色增强图像提取MSER得到交通标志ROI;然后在图像的多尺度滑动遍历检测过程中,仅对包含ROI的滑动窗口进行方向梯度直方图(HOG)特征的提取,并通过支持向量机(SVM)进行分类判别。实验结果表明,本文改进的TSD方法在运算速度上有较大提升,具有很好的鲁棒性,且获得了96.42%的检测率以及较低的误检数。
【作者单位】： 山东大学控制科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61273277)资助项目
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 支持向量机(SVM)1引言道路交通标志识别(TSR)系统是驾驶辅助系统(DAS)和自动驾驶系统(ADS)中的重要组成部分[1~3],TSR系统可以为驾驶员提供辅助驾驶功能,提高车辆行驶的安全性,因此对交通标志检测(TSD)与识别技术的研究具有学术意义和实用价值[4]。TSR系统通常分为TSD和交通标

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本文编号：1312073