共查询到20条相似文献，搜索用时 187 毫秒
1.
江治国 《河南职业技术师范学院学报(职业教育版)》2013,(1):77-81
在交通标志识别系统设计过程中,对于交通标志的特征提取是关键技术之一.针对交通标志图像的不变矩特征,利用Hu不变矩检测交通标志,并采用最小距离分类器对其特征向量进行分类,最后通过Matlab和C++仿真验证,结果表明能够较好地检测出交通标志的特征. 相似文献
2.
例1从绵阳开往成都方向去的汽车司机,在途中看到如图1所示的交通标志,在遵守交通规则的前提下,汽车抵达成都至少还需要____h(假设途中没有其他圆形标志).分析:图1为常见的交通标志,矩形标志表示此地到前方某地的距离,即此地与成都相距80km.圆形标志是限速标志,省略的单位为我国交通运输中的常用单位km/h. 相似文献
3.
提出一种基于颜色标准化和方向梯度直方图(HOG)特征的交通标志检测算法。首先将24位真彩图位图转化为只含8种颜色的位图,再提取感兴趣颜色分量,通过面积过滤处理获得候选感兴趣区域;然后用HOG描述子得到候选区域的特征值,除去噪音区域,将特征值输入支持向量机(SVM)进行形状分类,最终得到检测结果。该方法通过颜色标准化避免颜色空间转换,节省了计算时间;由于HOG描述子对强光、阴影、倾斜、遮挡的抑制作用,从而有效地减少了错检、漏检。实验结果表明,该算法对交通标志的检测具有较好的鲁棒性。 相似文献
4.
对基于CFA（颜色滤波阵列）模型的篡改检测算法进行了改进。其检测过程为：首先,利用插值算法得到像素位置的预测误差,根据预测误差计算出CFA单元特征;然后,利用EM（期望最大化）算法估计特征模型的参数,算法对篡改位置的均值不做事先确定（从实验来看这种改进具有较好的效果）;最后,利用贝叶斯理论计算出每个像素点的似然率,根据似然率的不同来定位篡改区域。在进行单CFA阵列模式检测的情况下,对多种CFA阵列模式的图像也进行了检测分析,实验结果显示,该算法能够对多种CFA阵列模式的图像准确定位篡改区域。 相似文献
5.
开发基于Android智能手机的前方车辆检测系统。通过手机摄像头获取道路图像数据,利用JNI技术调用Android本地方法对图像数据进行处理并返回检测结果。为解决Android平台计算能力低、现有目标检测算法耗时久的问题,设计了一种车辆区域定位方法。首先利用车辆固有纹理特征对检测区域进行筛选,进一步利用聚类算法定位每一个车辆可能存在的区域。最后利用SVM分类器和HOG特征精确定位车辆外部轮廓,并剔除上一步中可能出现的错误聚类,最终实现手机平台上的前车实时检测。 相似文献
6.
实时精确的交通标志检测是自动驾驶和智能交通的关键技术。针对现有智能检测算法检测复杂真实道路场景下的交通标志速度慢、无法较好地适用于嵌入式终端设备的问题,提出了一种基于轻量化SSD的交通标识检测算法。该算法采用MobileNetV3＿large网络替代VGG16网络,可减少模型参数,提高检测实时性;利用添加SE模块的逆残差结构B-neck替换对应的标准卷积增强低层特征层的语义信息;设计改进RFB网络提升小交通标志的检测能力,重新设置预设先验框的尺寸,提升模型对特定数据集的检测能力。实验结果表明,改进SSD算法在中国交通标志检测数据集上的mAP值可达89.04%,比MobileNet-SSD算法提高了5.26%;帧率可达60 frames/s,比SSD算法提高了23 frames/s。所提算法具有较高的实时性和检测精度,对复杂交通环境具有更好的鲁棒性。 相似文献
7.
为了有效地定位交通监控图像中的车辆区域,提出了一种基于车辆轮廓对称和车牌定位信息融合的车辆检测方法. 该方法首先检测图像中的车辆轮廓竖直对称轴,然后以车辆轮廓对称轴位置为基准检测车牌水平和竖直对称轴,最后根据车牌横纵对称轴和车辆轮廓图像的水平、竖直投影进行车辆区域定位. 以450 张 15 类车型的图片为测试集进行了基于对称特征融合的车辆区域检测,并与基于车辆边缘、车牌、车辆纹理特征和车辆图像 Gabor 特征的 4 种方法进行了对比,实验结果表明基于车辆轮廓对称与车牌对称特征融合的车辆区域检测方法最优,其检测率和检测时间分别为 90. 7%和 125 ms. 相似文献
8.
交通标志的自动识别对汽车的安全行驶具有重要意义。针对现有交通标志识别算法存在识别精度低、速度慢的问题,该文提出了一种基于改进YOLOv5s的交通标志识别算法。引入MobileNetv3主干网络,将RFB模块与ECA-Net模块相结合,在不提高网络计算量的情况下,确保更大范围内聚焦有效特征;在特征融合中采用AFF模块,将注意力从同层融合扩展到跨层区域;采用Matrix NMS筛选候选框,以提升模型检测速度。在中国交通标志数据集CCTSDB上的验证结果表明,该算法识别精度为96%,速度为48帧/s,在多种环境下对目标的识别能力得到增强,可以满足交通标志实时识别的需要。 相似文献
9.
活动背景
1．交通标志是孩子们生活中常见的,有的小朋友从爸爸学驾驶的书上发现了标志;有的小朋友在看电视时发现了交通标志;有的小朋友和家长出去玩时看到了交通标志……这些到底是什么标志呢？是什么意思？孩子们对交通标志非常感兴趣,急切的希望能够与同伴共同分享。 相似文献
10.
智能识别交通限速牌对智能驾驶车辆速度调节和安全行驶有着重要意义。为有效解决交通限速牌识别问题,提出一种基于统一计算架构(Computer Unified Device Architecture,CUDA)的实时交通限速牌识别算法。利用HSV颜色空间提取ROI(Region Of Interest)区域,结合霍夫圆算法准确定位交通限速牌位置,设计一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的算法模型对定位区域进行数字识别。使用NVIDIA GTX680显卡对算法进行加速,可达30ms/帧的处理速率,基本满足了实时性要求。实验证明,基于CUDA的交通限速牌识别算法具有良好的适应性和准确性。 相似文献
11.
以 Faster R-CNN 为代表的 two-stage 目标检测算法检测速度慢,而 one-stage 目标检测算法中的 SSD算法虽然检测速度快,但对交通标志类小目标的检测效果不佳。因此在 SSD 算法 VGG16 骨干网络上引入感受野块（RFB）结构,既提升检测速度又可在小目标检测上达到良好的检测精度。与此同时,为提高网络分类精度,在损失函数中加入中心损失。将 SSD 算法与改进的 SSD 算法在 VOC 数据集上进行训练,对比其性能可知,改进后算法 mPA 值达到 80.7%,相比 SSD300（VGG16）算法提高了 3.5%。该算法在 LISA traffic sign 数据集上训练,在迁移学习的基础上得到的 mPA 值为 78.4%,检测单张图像平均耗时为 20.5ms,可满足实时性要求。 相似文献
12.
13.
针对自动驾驶领域对交通标志识别的需求,设计了一种基于迁移学习的交通标志识别系统。该系统采用了预训练的MobileNetV3(去掉输出层)作为特征提取网络,然后添加两个自定义的全连接层以实现信号的分类和输出。由于采用迁移学习方法,深度学习网络中需训练的模型参数大幅减少,训练所需时间大为缩短。该系统使用经典的中国交通标志数据库(CTSDB)中的数据作为交通标志的训练数据和测试数据,训练结果表明,损耗低至0.024 3,准确率高达99.88%;测试结果表明,可以对58类交通标志进行识别,准确率为55.3%。 相似文献
14.
15.
对于复杂人脸模式、脸部特征的提取,是人脸自动识别技术的关键,本文对固定背景下人脸图像特征的定位和提取算法进行了分析.文中首先对彩色图像背景进行分割,得到二值化图像;然后采用边界搜索方法确定人脸外接矩形;最后在色度空间中,结合SUSAN角点检测方法,实现人眼、嘴角定位,完成了人脸图像特征的提取和识别.实验证明,该算法在降低运算区域的同时,降低了运算复杂度和其他干扰因素,并且在速度、效率、准确性方面均有良好的性能. 相似文献
16.
范蕤 《通化师范学院学报》2013,34(6):1-4
文中针对彩色汽车图像牌照定位率不高和速度慢等问题,提出了基于HSV颜色空间与小渡能量分析相融合的车牌定位方法.利用固定底色牌照的色相、亮度和饱和度值分布区间不同的特点,完成对大多数黄蓝底色牌照的快速定位.对于车牌底色与车身颜色相近无法一次完成定位的操作,进行图像二次定位处理,利用车牌区域小波高频能量分布特点从背景图像中提取车牌区域.实验结果表明该方法比单一使用HSV空间进行定位的算法准确率高,比其它小波定位算法实现速度快,并且具有较好的鲁棒性. 相似文献
17.
Multi-face detection based on downsampling and modified subtractive clustering for color images 总被引：1，自引：0，他引：1
KONG Wan-zeng ZHU Shan-an 《浙江大学学报(A卷英文版)》2007,8(1):72-78
INTRODUCTION Face detection has been widely used in fields such as security, multimedia retrieval, human com-puter interaction, etc. Therefore it becomes one of the most active research areas in computer science. Re-cently, approaches to face detection include neural network (Rowley et al., 1998), boosting (Viola, 2001; Viola and Jones, 2004), template matching (Kim et al.,2000) and skin color (Cai and Goshtasby, 1999; Wang and Yuan, 2001; Soriano et al., 2003), etc. The methods of n… 相似文献
18.
为避免相邻图像非重叠区域特征点被检测和提取,加速图像配准,提出一种基于相位相关法与改进SURF算法的快速图像拼接方法。该方法采用相位相关算法确定待拼接图像的重叠区域,限定SURF特征点检测、提取范围,用改进的SURF算法进行特征点匹配|然后根据MSAC算法剔除误配后的特征点匹配对,求取单应性矩阵,实现图像之间的快速配准|最后采用多波段融合算法对配准后的图像进行处理以消除拼接缝。实验结果表明,与传统算法相比,该方法可提高特征点匹配正确率,加速图像配准过程,完成拼接图像间的平滑过渡。 相似文献
19.
为了提高行人检测的准确性和鲁棒性,针对现有行人检测方法准确率低且实时性不佳等问题,参考目标检测算法中快速区域卷积神经网络Faster RCNN算法,首先采用K-means聚类算法得到合适的宽高比,然后优化区域建议网络（RPN）结构,降低计算量,并通过比较MobileNet、VGG16、ResNet50特征提取网络效果优劣,提出改进Faster RCNN的交通场景下行人检测方法,在Caltech-NEW数据集上进行训练与测试。实验结果表明,该方法大幅提高交通场景下行人检测的实时性和准确性,在测试集上检测准确度达到87.5%,单张图片检测耗时为0.187s,相比现有其它方法,其检测效果更好。 相似文献
20.
秦平新 《新疆师范大学学报(哲学社会科学版)》2011,(4):92-96
公示语是国际化都市、国际旅游目的地语言环境、人文环境的重要组成部分。公示语翻译指的是城市中的标识、指示牌、路牌、标语、单位名称、通告等的外文翻译问题。公示语翻译的内容涉及常用公示语汇、公共设施标示语、交通运输、观光游览等。公示语具有指示性、提示性、限制性、强制性等应用功能。文章就公示语中常见词语"禁止"的翻译,利用"全国公示语语料库"的资源平台对该词的翻译作个案研究,对基于语料库的调查结果进行观察、分析,从语义韵和词语搭配两方面进行讨论,以期对该词在公示语翻译中的使用提供一个合理的依据。 相似文献