山东省自然科学基金(2007ZRA01001)
- 作品数：1 被引量：31H指数：1
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- 基于高斯颜色模型和SVM的交通标志检测被引量：31
- 2014年
- 针对我国交通标志的特点,提出一种基于高斯颜色模型和机器学习的快速交通标志检测算法,解决了单纯采用颜色模型或单纯采用分类器检测误差较大的问题。先对直方图修正后的标志图像使用高斯颜色模型分割,并对分割后的图像进行形态学处理,初步提取出候选交通标志,最后将标志的HOG描述子和SVM结合训练出分类器,使用该分类器进行标志的精确检测。实验结果表明,该算法能有效地提高检测精度,降低误检率,对光照、旋转、部分遮挡等不良条件下的交通标志检测具有较优的稳定性和准确性,且满足实时性要求。
- 常发亮黄翠刘成云赵永国马传峰
- 关键词：交通标志检测支持向量机
