交通标识识别算法研究论文

10叶俊;许诗霞;王倩倩;;国内外可变信息交通标志检测标准比对研究[A];标准化助力供给侧结构性改革与创新——第十三届中国标准化论坛论文集[C];2016年 11焦金星;赵建辉;王福钊;

标志检测与识别算法研究. 在交通标志的检测与识别研究中,根据交通标志外形以及色彩上的特点,在检测上,可以使用标志颜色作为辅助判别信息,训练基于形状特征

因此，研究准确度高、鲁棒性强、实时性好的交通标志识别算法是很有必要的。. 近年来深度学习已经广泛应用于图像与视频处理、语音与音频处理等领域，并取得

根据算法性能评测标准 (比如 ICDAR 竞赛测评标准) , 所有的自然场景文本检测算法均需得到词组级别的检测结果, 而不同单词包含的字符数有多有少, 一个词组中字符间的间距、词组与词

文中提出一种基 于正样本单分类器学习框架下的建筑物变化检测算法.首先提取影像形态学建筑物指数特征(MBI),通过 卡方变换 将其与光谱特征进行融合;然后利用一种单分类器完成

交通标志识别是智能交通系统领域的一项重要研究课题，在无人驾驶车辆和辅助驾驶系统等领域都是必不可少的一部分 [1-4]。. 其主要有三方面的应用：（1）碰

本文对提出的算法进行了实验,经验证,本文的算法在交通标志检测和识别中切实可行有效。关键词:交通标志;目标检测;支持向量机;卷积神经网络哈尔滨工业大学工程

针对这一问题,本文对基于深度学习的交通标志检测展开了以下探索性的研究:(1)基于Attention机制的交通标志检测框架。Attention机制可以看作是深度学习模型的强力补充。论文提

本学位论文结合中国的实际, 在交通标志图像库的建立、 交通标志图像的预处理算法、 交通标志图像的特征提取、 交通标志的分类算法以及最后交通标志的判别方法

论文题目:Evaluation of Deep Neural Networks for traffic sign detection systems 开源代码: 1. 概述 本篇文章的工作用一句话