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基于顏色聚類和Hu不變矩的道路交通標志檢測
摘要：介紹了一種基于顏色分割和區(qū)域描述的交通標志檢測方法。該方法利用在RGB空間的顏色聚類算法分割出感興趣色彩區(qū)域，然后進行形態(tài)學(xué)處理，最后結(jié)合Hu不變矩對道路交通標志進行識別。識別結(jié)果表明，基于顏色聚類和Hu不變矩的交通標志識別方法具有很強的抗圖像平移、縮放和旋轉(zhuǎn)識別能力，并具有實現(xiàn)簡單、識別速度快、準確率高等特點，有較高的實用價值。
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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通標志識別
摘 要：對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進行了研究，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的交通標志識別模型。通過大 量實驗和比較，得到了識別效率高的模型，并將這一模型應(yīng)用到所研究的交通標志識別系統(tǒng)，從而對系統(tǒng)作了初步的實現(xiàn)。
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基于顏色-幾何形狀建模的道路交通標志識別技術(shù)的研究
摘 要：交通標志的顏色具有鮮明特征與很強的分離性，而交通標志的幾何形狀也只有5種，因此文中提出了一種顏色形狀對的概念，并構(gòu)建了顏色-形狀對模型。該模型主要由3種基本顏色和5種幾何形狀構(gòu)成，保證一種交通標志對應(yīng)一種顏色- 形狀對。同時它還降低了交通標志系統(tǒng)識別的復(fù)雜性。通過研究表明，該粗分類的識別率高達100%。
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大眾推出道路標志識別系統(tǒng) 讓你不再錯過高速出口
在駕車移動過程中要求司機時時留意且不錯過附近每一個道路交通標志有些不太現(xiàn)實，尤其當其處在交通繁忙或是能見條件差的情況下。近日大眾推出了一個名為“動態(tài)道路交
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“低頭族”太多 韓警察廳試驗禁手機標志
如今，智能手機已經(jīng)成為人們不可缺少的一部分，不少人連走路都在看手機，無形中增加了交通事故的幾率。為此，韓國首爾交通部門自16日開始，推出了與手機相關(guān)的交通安全標志和人行道地面標志，首批標志分別設(shè)置在市政
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