【摘 要】
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交通标志的检测与识别主要可以分为候选区域的提取与识别两个阶段。在候选区域提取阶段,首先生成颜色先验特征图和颜色概率特征图,然后利用条件随机场(CRF)对道路场景图像的
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41031064,61572384,61432014);中国博士后基金资助项目(2014M560752);陕西省博士后科学基金资助项目(JBG150225);陕西省国际合作项目(2017KW-017)
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交通标志的检测与识别主要可以分为候选区域的提取与识别两个阶段。在候选区域提取阶段,首先生成颜色先验特征图和颜色概率特征图,然后利用条件随机场(CRF)对道路场景图像的颜色先验特征图与颜色概率特征图进行融合,得到交通标志显著性图像,进而通过最大稳定极值区域(MSER)算法进行候选区域提取,克服光照强烈变化以及复杂背景对提取结果的影响。在候选区域的识别阶段,通过多尺度卷积神经网络来完成交通标志的识别。
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