摘要
交通标志自动识别有助于自动驾驶车辆自主感知外部复杂环境中的交通标识,以辅助驾驶员应对复杂路况,从而避免交通事故的发生.针对现存交通标志自动识别算法存在识别效率和准确率不高的问题,采用了一种基于双通道动态像素聚合的交通标志识别算法.首先,采用色调-饱和度-明度(Hue Saturation Value,HSV)颜色空间模型提取交通标志的颜色特征;其次,采用自适应阈值选取策略的Canny边缘检测算法分割交通标志图像的前景和背景提取交通标志的形状特征;接着,将提取到的两个物理特征进行融合,并通过反向传播(BP)神经网络进行学习训练.实验表明,该算法的交通标志识别率为95.34％、平均识别时间为1.32 ms.与已有相关算法相比,该算法不仅能够提高交通标志识别的准确率,而且在识别效率上也有一定的提高.
基金项目
国家自然科学基金(61871412)
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2019A0979)
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