基于红外与可见光图像融合的交通标志检测

摘要：

针对大多数交通标志检测方法易受光照和天气影响的问题,提出一种基于红外与可见光融合的交通标志检测方法.首先,分别在红外与可见光图像中提取交通标志的形状和颜色特征,对目标进行粗定位,并将结果放入候选组内进行分类与整理;然后,将候选组放入卷积神经网络,对粗定位结果赋予相应的置信度;最后,根据置信度对红外与可见光的粗定位结果进行决策融合,并将融合结果展示在可见光图像中.实验结果表明,该算法对检测环境的变化更加鲁棒,在白天、夜晚和不良天气等多种环境下有效地提高了检测效率,具有良好的适用范围.

关键词：交通标志检测、图像融合、目标粗定位、卷积神经网络、定位结果分类、红外图像、可见光图像

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.73-34

在线出版日期：2020-04-01（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：45-49