自然场景中交通标志识别与跟踪
首先对输入图像进行颜色分割,用以标记图为特征的形状分类器来检测复杂城市环境中的交通标志.为了提高分类精确度,用两种模型表示:二元树复小波变换+二维独立分量分析;内部图形+模板匹配进行分类交通标志.用简单的决策规则融合这两种分类结果,得到交通标志的类别信息.最后,用多目标跟踪算法来跟踪场景中出现的多个交通标志目标.实验结果显示该算法的整体识别率超过了91％,且能够稳定有效的跟踪多个交通标志目标.表明本文所提算法能够鲁棒,有效和准确的识别和跟踪交通标志.
交通标志 图像识别 多目标跟踪 决策模型 自然场景
谷明琴 蔡自兴 李波
中南大学信息科学与工程学院,长沙市,410073 郑州威科姆科技股份有限公司,郑州市,450000
国内会议
济南
中文
74-74
2012-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）