【摘 要】
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提出一种基于显著性特征的交通信号灯检测方法,并通过SVM分类器进行识别.首先,对低分辨率图像生成 颜色、亮度和边缘特征图并融合成显著图.其次,获取交通信号灯候选区域,利用
【基金项目】
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2013-2016国家自然科学基金重大研究计划集成项目(编号:91220301):自主驾驶车辆关键技术与集成验证平台资助
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提出一种基于显著性特征的交通信号灯检测方法,并通过SVM分类器进行识别.首先,对低分辨率图像生成 颜色、亮度和边缘特征图并融合成显著图.其次,获取交通信号灯候选区域,利用交通信号灯的几何特征和颜色特征过滤噪 点.然后,提取交通信号灯目标,得到只包含单个箭头灯、岡灯和数字灯的区域.最后,提取检测区域的HOG特征,通过 SVM分类器进行识别.实验结果表明,该算法检测率和识别率均超过97%.
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