HSV颜色空间下用演化超网络识别道路限速标志的研究

摘要：

针对国内城市6类常见道路限速标志(20、30、40、50、60、80 km/h),提出了一种HSV颜色空间信息和圆度特征相结合的限速标志检测与特征提取方法,对经特征提取得到的7x5向量采用一种新颖的演化超网络模型进行分类.基于239张道路限速标志图像的实验的结果表明,上述标志检测方法可实现对限速标志的快速、准确检测:单张图像检测平均时间为26ms,对所有图像的检测率为90.38％.通过采用123个特征向量作为训练集对超网络进行训练,演化超网络对独立测试集中93个特征向量的平均识别率达到98.2％,在识别率上优于大多数传统识别方法.

关键词：智能交通系统、道路限速标志、HSV颜色空间、圆度检测、演化超网络

所属期刊栏目：23

分类号：TP3;V2

资助基金：国家自然科学基金61203308,61075019;教育部留学回国人员科研启动基金教外司留[2010]1174号;国家大学生创新创业训练计划201210617003

在线出版日期：2013-09-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：679-684