交通标志识别(TSR,或道路标志识别,RSR)是现代汽车中的高级驾驶员辅助系统(ADAS)设备之一。为了解决最重要的问题,即实时性和资源效率,我们提出了TSR的高效硬件实现。我们将TSR程序分为检测和
用于高速公路的断裂式解体消能交通标志研究,高世君,沈艳松,高速公路上的交通标志设计刚度较大,车辆与之发生碰撞时危险性较高,而国外的解体消能技术不能简便地应用到国内高速公路上。因此
为了实现在复杂环境下具有较高准确率的交通标志识别以及在小样本情况下也能良好工作的识别网络,提出一种基于卷积神经网络和多类SVM的交通标志识别模型。此模型不需人工设计特征提取算法,且在小样本训练集上也能
交通标志的颜色特征和形状特征是其最主要的两个特征,为提高检测的准确性和鲁棒性,提出颜色分割和形状特征相结合的方法。利用交通标志的颜色特征,采用基于HSV空间的颜色分割方法,获得图像中可能包含交通标志的
仿射变换在交通标志检测中的应用,将仿射变换应用于道路交通标志识别系统,用以解决场景中交通标志的变形问题。
linux下的无人车交通标志牌识别
在恶劣的天气条件下,驾驶员对路上交通标志的识别变得异常困难,为了解决这一问题,我们基于MATLAB设计了一个交通标志识别系统,不仅具有简洁易懂的GUI界面,还可以通过语音播报将识别结果直接传递给驾驶员
选取了自然场景中的交通标志为研究对象,采集了大量实景图像作为训练样本和测试样本,采用一种新型的深度学习~JMPCNN(Max—poolingConvolutionalNeuralNet、vorks)进
针对交通标志出现互连现象导致检测率下降的问题,提出了一种基于曲率尺度空间(CSS)角点检测的交通标志分离算法。使用基于红绿蓝(RGB)归一化的彩色分割算法和区域特征判决准则自动识别多标志互连候选区域,
这是一个优秀的交通标志识别代码和数据集,可以帮助研究人员更好地研究交通标志识别领域。数据集包括了6105张标注好的图像,可以用于训练模型。如果需要数据集,请私信我获取。
