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1、一种圆形禁令交通标志快速提取和识别方法GeomaticsScienceandTechnology测绘科学技术,2016,4(2),45-52PublishedOnlineApril2016inHans.AQuicklyDetectingandRecognitionMethodforCircularBanTrafficSignsLiChen,YingsongLiSchoolofRemoteSensingandInformationEngineering,WuhanUniversity,WuhanHubeiReceived:Mar.28,2016;acce
2、pted:Apr.18,2016;published:Apr.21,2016ththstCopyright?2016byauthorsandHansPublishersInc.ThisworkislicensedundertheCreativeCommonsAttributionInternationalLicense(CCBY).AbstractWiththedevelopmentofthesociety,theintelligenttransportationsystemhasbeenwidelyfo-cusedon.Moreandmorepeop
3、learepayingattentiontotrafficsignrecognitionsystem,whichasapartoftheentireintelligenttransportationsystem.Thispaperputforwardamethod,whichbasedonRGBspace,todetectandtorecognizecircularbantrafficsigns.ThismethodusesthresholdsegmentationinRGBspaceandtheleast-squaresellipsefittingt
4、ofilteranddetecttrafficsigns,duetotheir—————————————————————————————————————————————————————colorfeaturesandshapefeatures.Atlast,themethodusesBPartificialneuralnet-worktobuildthebestrecognitionnetworktoautomaticallyrecognizecircularbantrafficsigns.Theexperimentalresultsshowthatt
5、hemethodhasgooddetectandrecognizeability.KeywordsTrafficSignsDetectingandRecognition,BPArtificialNeuralNetwork,ColorSegmentation,ShapeAnalysis武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉收稿日期：2016年3月28日；录用日期：2016年4月18日；发布日期：2016年4月21日陈力，李迎松摘要随着社会的发展，智能交通系统的开发受到广泛的关注，交通标志识别系统作为智能交通的一部分，如何对其快速的提取并识别开始被越来越多的人
6、关注和研究。本文提出一种基于RGB空间的圆形禁令交通标志的提取与识别算法，该方法根据标志的颜色特征和形状特征，通过RGB空间阈值分割和最小二乘椭圆拟合过滤的方法对交通标志进行检测，最后利用BP人工神经网络构建最佳识别网络，达到自动识别圆形禁令交通标志的目的。实验结果表明，该方法具有较好的提取和识别能力。关键词交通标志识别与检测，BP人工神经网络，颜色分割，形状检测1.引言—————————————————————————————————————————————————————交通标志是交通系统的重要组成部分，具有规范交通、警告驾驶员、提供有用信息等作用
7、。日本早在20世纪80年代就开始交通标志自动识别方面的研究，目前多数由代表性的研究工作几种在机车工业发达的美日欧地区[1]-[3]，国内也有一些相关研究[4]-[6]。交通标志检测是交通标志识别的重要内容，主要有基于颜色的方法和基于形状的方法，以及目前多数研究采用的颜色特征和形状特征相结合的方法[2]-[5]。交通标志是被另一个关键技术是对检测到的交通标志进行判别，以便确定交通标志属于哪一种具体的交通标志。目前模式识别技术被广泛运用到识别算法中去，大致包括基于模板匹配的方法[6]、基于神经网络的方法[7]-[9]、遗传方法[10][11]、基于支持向量
8、机的方法、基于模糊数学的方法和基于句法的方法。交通标志的自动检测是识别系统的首要环节，为了解决
