基于卷积神经网络的交通标志模糊影像识别

摘要：

当前方法不能有效的识别交通标志模糊影像,且识别交通标志所用的时间较长,存在识别效果差和识别效率低的问题.提出基于卷积神经网络的交通标志模糊影像识别方法,首先对交通标志模糊图像做亮度均衡化处理,消除交通标志自身因素和天气因素对交通标志识别过程产生的影响.对均衡化处理后的图像进行分割,计算各个图像块的显著度,挑选显著度最高的图像块作为交通标志图像的感兴趣区域.提取感兴区域中存在的HOG特征向量和LBP特征向量,对HOG特征向量和LBP特征向量进行融合,得到交通标志图像的HOG-LBP特征.将HOG-LBP特征输入卷积神经网络中,在卷积神经网络中进行前向计算和反向计算,根据计算结果调整偏差和权值,输出交通标志模糊影像的识别结果,实现交通标志模糊影像的识别.仿真结果表明,所提方法的识别效果好、识别效率高.

关键词：卷积神经网络、交通标志、模糊影像、识别方法

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：117-120,198