厦门大学学报（自然科学版）
廈門大學學報（自然科學版）
하문대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF XIAMEN UNIVERSITY (NATURAL SCIENCE)
2011年
4期
685-689
,共5页
交通标志检测%颜色分割%梯度方向直方图%局域二值模式
交通標誌檢測%顏色分割%梯度方嚮直方圖%跼域二值模式
교통표지검측%안색분할%제도방향직방도%국역이치모식
采用了一种鲁棒的交通标志检测算法,该算法结合了基于颜色分割的粗定位过程和基于多特征融合的交通标志精确定位过程.粗定位利用交通标志的颜色特征,采用基于YIQ空间的颜色分割方法,获得图像中有可能包含交通标志的图像子区域;基于多特征融合的精确定位是采用梯度方向直方图(histogram of oriented gradient,HOG)及局域二值模式(local binary pattern,LBP)两种互补的特征,并利用支持向量机(support vector machinc,SVM)进行分类,得到交通标志的准确位置.实验表明该方法对亮度变化、视点变换、尺度变化及目标部分遮挡等情况具有很强的鲁棒性,并且查准率和查全率总体都比基于单特征的方法好.
採用瞭一種魯棒的交通標誌檢測算法,該算法結閤瞭基于顏色分割的粗定位過程和基于多特徵融閤的交通標誌精確定位過程.粗定位利用交通標誌的顏色特徵,採用基于YIQ空間的顏色分割方法,穫得圖像中有可能包含交通標誌的圖像子區域;基于多特徵融閤的精確定位是採用梯度方嚮直方圖(histogram of oriented gradient,HOG)及跼域二值模式(local binary pattern,LBP)兩種互補的特徵,併利用支持嚮量機(support vector machinc,SVM)進行分類,得到交通標誌的準確位置.實驗錶明該方法對亮度變化、視點變換、呎度變化及目標部分遮擋等情況具有很彊的魯棒性,併且查準率和查全率總體都比基于單特徵的方法好.
채용료일충로봉적교통표지검측산법,해산법결합료기우안색분할적조정위과정화기우다특정융합적교통표지정학정위과정.조정위이용교통표지적안색특정,채용기우YIQ공간적안색분할방법,획득도상중유가능포함교통표지적도상자구역;기우다특정융합적정학정위시채용제도방향직방도(histogram of oriented gradient,HOG)급국역이치모식(local binary pattern,LBP)량충호보적특정,병이용지지향량궤(support vector machinc,SVM)진행분류,득도교통표지적준학위치.실험표명해방법대량도변화、시점변환、척도변화급목표부분차당등정황구유흔강적로봉성,병차사준솔화사전솔총체도비기우단특정적방법호.
