湖南省院士基金(20010FJ4030)
- 作品数：6 被引量：56H指数：5
- 相关作者：蔡自兴谷明琴何芬芬李仪黄振威更多>>
- 相关机构：中南大学中国计量科学研究院更多>>
- 发文基金：湖南省院士基金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于无参数形状检测子和DT-CWT的交通标志识别被引量：7
- 2013年
- 针对车辆行驶环境中难以检测的交通标志,提出了一种检测和识别方法.首先分割交通标志的特征颜色区域,并扩展感兴趣区域,提取区域边缘.然后用直线分割和杂点去除粗略划分边缘,根据直线间顶点处的曲率关系,计算转向角并分类顶点的类型,用无参数形状检测子来检测图像中的圆形、三角形和矩形等.将检测到的候选区域送入形状分类器中,分类形状并排除杂质的干扰,最后通过二元树复小波变换和二维独立分量分析相结合来识别交通标志类型.实验结果表明提出的方法对交通标志被遮挡、光照不均匀、颜色部分失真的情况下,检测率和识别率均较高,并且可以达到实时处理的效果.
- 谷明琴蔡自兴
- 关键词：曲率二元树复小波变换交通标志识别
- 自然场景中字符型交通标志的检测算法被引量：5
- 2013年
- 提出一种检测城市和高速公路环境中字符型交通标志的新方法。首先,在输入图像中分割出蓝色和墨绿色区域,用形态滤波和形状标记图判断交通标志的候选区域;其次,将候选区域的彩色图像灰度化,用Otsu算法计算候选区域灰度分布直方图的阈值,并对其进行分割,得到包含字符的二值图像;然后,将候选区域的二值图像向垂直方向上投影,用3次样条拟合算法对其进行拟合,利用曲线的性质,找到拟合曲线中的局部极小值点,分割出包含字符条形区域;最后,将条形区域向水平方向上进行投影和曲线拟合,查找局部极小值点并分割出单个字符区域,再进行形态过滤,分割并定位交通标志中的字符。实验结果表明:该算法的字符查全率高于84%,准确率超过92%。
- 谷明琴蔡自兴任孝平
- 关键词：交通标志检测字符定位标记图
- 城市环境中箭头型交通信号灯的实时识别算法被引量：13
- 2013年
- 提出一种检测和识别城市环境中箭头型交通信号灯的新方法。首先,用图像颜色分割和形态滤波来定位交通信号灯的灯板位置;其次,将交通信号灯的灯板区域彩色图像转换到YCbCr空间,对Cb和Cr通道进行阈值分割,判断形态及交通信号灯与灯板的相对位置来确定红色、黄色和绿色交通信号灯候选区域。然后,用二维Gabor小波变换和二维独立分量分析来提取交通信号灯候选区域的特征;最后,用最近邻分类器识别交通信号灯的箭头方向。实验结果表明:该算法的总体识别率超过91%,每帧图像的处理时间为152 ms,能够为行驶的车辆提供实时、稳定和准确箭头型交通信号灯信息。
- 谷明琴蔡自兴黄振威何芬芬
- 关键词：GABOR小波变换最近邻分类器
- 面向无人驾驶车感知系统的自动曝光方法被引量：2
- 2013年
- 为了采集清晰且稳定的图像,提出了一种相机自动曝光方法。首先在初始帧图像中检测交通标志,根据交通标志的检测结果,在划分的9个区域中确定感兴趣区域。利用HSV颜色空间中V分量直方图来准确判断图像的曝光情况,并依据感兴趣区域的位置和曝光情况来选择权值矩阵。最后利用灰度值方法获取下一帧图像的曝光时间,完成车载相机的自动曝光。实验结果表明该方法能够快速、有效地完成相机的自动曝光,并对逆光和背光具有一定的适应性。
- 谷明琴蔡自兴易亮
- 关键词：无人驾驶车直方图
- 应用圆形度和颜色直方图的交通信号灯识别被引量：19
- 2012年
- 针对智能车辆介绍了一种在城市环境中识别交通信号灯的新方法。该方法先对原图像进行预处理,过滤不符合形态学准则的区域。计算候选区域的圆形度和背板的颜色信息,把圆形度符合和背板为黑色的区域作为交通信号灯区域。并将检测到的交通信号灯区域图像从RGB空间转换到HSV空间中,用颜色直方图对图像的H分量进行分布统计,根据其分布特征来识别交通信号灯的类型。实验结果表明,该方法能有效地识别复杂环境下的交通信号灯。
- 谷明琴蔡自兴李仪
- 关键词：圆形度颜色直方图HSV颜色空间智能车辆
- 形状标记图和Gabor小波的交通标志识别被引量：18
- 2011年
- 交通标志识别为智能车辆行驶提供了有价值的道路环境信息.提出一种结合形状标记图和Gabor波的交通标志识别方法,交通标志识别过程如下:1)变换图像的RGB像素值来增强交通标志主特征颜色(红,蓝,黄)区域并进行分割,用形态学操作消除噪声点的影响;2)提取感兴趣区域的标记图作为其形状特征,用Euclidean距离来对其进行初分类;3)对交通标志感兴趣区域的灰度图像进行Gabor小波变换,获得其不同角度和尺度的小波图像,用二维独立分量分析法提取其主特征,并送入线性支持向量机来判断感兴趣区域所属的交通标志类型.实验结果表明,提出的算法能够稳定、有效地检测和识别智能车辆行驶环境中的多类交通标志.
- 谷明琴蔡自兴何芬芬
- 关键词：交通标志识别标记图GABOR小波支持向量机
