基于 ORB 全局特征与最近邻的交通标志快速识别算法?

摘要：

交通标志包含重要的交通信息,交通标志的自动识别是智能车辆和智能辅助驾驶系统(ad-vanced driver assistance systems,ADAS)的关键技术,快速和准确地识别交通标志对于安全驾驶意义重大。研究基于 ORB 算法全局特征的交通标志快速识别算法,ORB 是一种局部描述算子,通常用于局部特征的匹配,首先将训练的交通标志图像大小归一化,图像的中心点作为 ORB 的特征点,通过运用归一化的图像大小作为一个 ORB 图像块,计算了特征点的描述符并且用它作为全局描述符来进行交通标志的识别。识别阶段,在海明距离的基础上利用最近邻域算法识别出交通标志的类型。最近邻算法(K-Nearest Neighbor,KNN)的优点是所有成功识别出来的交通标志可以作为训练资源被训练数据库利用。利用公开的德国交通标志数据集(GTSRB)对所研究的算法进行测试,算法识别准确率达到91％。一个交通标志的特征提取和识别的平均时间小于2 ms。实验结果表明,基于 ORB 算法全局特征的交通标志快速识别算法能精准、高效地识别交通标志,且鲁棒性好。

关键词：交通安全、ORB 全局描述符、最近邻算法、交通标志识别

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目51208168,51578432;道路交通安全公安部重点实验室开放基金项目2015ZDSYSKFKT04;中央高校基本科研业务费专项资金项目2014－ IV－068;武汉市青年科技晨光计划项目2015070404010196;湖北省自然科学基金项目2015CFB252

在线出版日期：2016-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：23-29