自动化仪表
自動化儀錶
자동화의표
PROCESS AUTOMATION INSTRUMENTATION
2009年
3期
69-72
,共4页
道路交通标志识别%颜色规格%化支持向量机%分类器%图像检测
道路交通標誌識彆%顏色規格%化支持嚮量機%分類器%圖像檢測
도로교통표지식별%안색규격%화지지향량궤%분류기%도상검측
交通标志检测过程中,颜色复杂性造成的颜色失真是影响识别率的主要因素.遵循"简化复杂问题、基于颜色信息、采用智能方法"的基本思路,提出了一种新的基于颜色规格化的交通标志分类模型,先通过颜色规格化将交通标志中复杂的颜色信息简化为5种基本颜色,再利用两级智能分类器对交通标志进行分类.采用M-SVMs网络实现了颜色规格化,粗分类的识别率达到了100%,细分类的平均识别率也达到了70%.同时这种方法具有很好的鲁棒性.
交通標誌檢測過程中,顏色複雜性造成的顏色失真是影響識彆率的主要因素.遵循"簡化複雜問題、基于顏色信息、採用智能方法"的基本思路,提齣瞭一種新的基于顏色規格化的交通標誌分類模型,先通過顏色規格化將交通標誌中複雜的顏色信息簡化為5種基本顏色,再利用兩級智能分類器對交通標誌進行分類.採用M-SVMs網絡實現瞭顏色規格化,粗分類的識彆率達到瞭100%,細分類的平均識彆率也達到瞭70%.同時這種方法具有很好的魯棒性.
교통표지검측과정중,안색복잡성조성적안색실진시영향식별솔적주요인소.준순"간화복잡문제、기우안색신식、채용지능방법"적기본사로,제출료일충신적기우안색규격화적교통표지분류모형,선통과안색규격화장교통표지중복잡적안색신식간화위5충기본안색,재이용량급지능분류기대교통표지진행분류.채용M-SVMs망락실현료안색규격화,조분류적식별솔체도료100%,세분류적평균식별솔야체도료70%.동시저충방법구유흔호적로봉성.
