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复杂光照条件下的交通标志检测与识别

来源 :激光与光电子学进展 | 被引量 : 1次 | 上传用户：sephinroth

【摘 要】

：

针对现有主流检测算法在低光照或光照条件强烈变化情况下对交通标志检测精度不足、漏检现象严重的问题,提出一种改进后的基于图像关键点统计变换(MCT)特征的Adaboost集成算法,以降低样本图像对光照变化的敏感性,通过对图像关键点进行提取并建立弱分类器,增强噪声和部分遮挡情况下算法的抗干扰能力,同时采用多尺度特征融合算法实现交通标志的分类识别。选用德国交通标志数据集(GTSDB、GTSRB)和自建数据

【作 者】

：

屈治华 邵毅明 邓天民 朱杰 宋晓华 

【机 构】

：

重庆交通大学交通运输学院,重庆400074

【出 处】

：

激光与光电子学进展

【发表日期】

：

2019年23期

【关键词】

：

图像处理 交通标志牌 关键点 Adaboost算法 卷积神经网络 image processing traffic signs key points Adabo 

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针对现有主流检测算法在低光照或光照条件强烈变化情况下对交通标志检测精度不足、漏检现象严重的问题,提出一种改进后的基于图像关键点统计变换(MCT)特征的Adaboost集成算法,以降低样本图像对光照变化的敏感性,通过对图像关键点进行提取并建立弱分类器,增强噪声和部分遮挡情况下算法的抗干扰能力,同时采用多尺度特征融合算法实现交通标志的分类识别。选用德国交通标志数据集(GTSDB、GTSRB)和自建数据集对所提算法性能进行验证,结果表明,在三类数据集中本文算法均具有最佳检测率与识别率,对于低光照条件下的交

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