10.3969/j.issn.1007-757X.2021.01.008
基于机器学习算法的交通标志图像智能识别
交通标志图像识别具有十分重要的研究意义,传统方法的交通标志图像识别正确率低,耗时长,为了解决传统方法存在的局限性,更加准确识别各种类型的交通标志图像,提出了基于机器学习算法的交通标志图像智能识别方法.首先对当前交通标志图像识别的研究进展进行分析,找到引起交通标志图像识别误差的影响因素,然后提取多特征交通标志图像特征,并引入机器学习算法——极限学习机拟合特征向量与交通标志图像类型之间的内存关联,建立交通标志图像智能识别的分类器,进行了仿真对照测试.交通标志图像识别正确率超过了95%,将识别误差控制在实际应用的区间内,交通标志图像识别时间短,而且整体识别效果要优于传统方法,验证了交通标志图像智能识别方法的优越性.
交通标志、图像类型、机器学习算法、智能识别、极限学习机、特征向量
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TP391(计算技术、计算机技术)
江苏省高校自然科学研究面上项目18KJD520006
2021-03-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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