基于支持向量机的交通标志人工智能检测与识别

摘要：

针对人工智能检测与识别交通标志准确率不高的问题,本文提出了一种以支持向量机(SVM)为基础的多方法相融合的交通标志检测与识别方法.该方法首先采用方向梯度直方图进行交通标志的特征数据提取,然后利用网格搜索法和交叉验证方法对支持向量机模型最优化参数组合(惩罚因子C和核参数r)进行搜索,最后利用优化的支持向量机模型现实交通标志识别.实验仿真结果表明:基于支持向量机的最优化交通标志识别的准确率可达98%.

关键词：支持向量机、交通标志、智能检测、识别

所属期刊栏目：48

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-07-11（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：400-404