[发明专利]一种基于多分类器的交通信号灯的识别方法在审
| 申请号： | 201711195384.7 | 申请日： | 2017-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN107704853A | 公开（公告）日： | 2018-02-16 |
| 发明（设计）人： | 朱浩;刘智毅;吴吉红;秦浩;舒德伟 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;85 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多分类器的交通信号灯的识别方法，属于图像处理技术领域。本发明首先定位图像的感兴趣区域,然后根据交通信号灯红绿颜色特点提取候选区域，并根据形态学特征对交通信号灯候选区域进行过滤，依次提取候选区域的HOG特征与颜色特征，在利用交通信号的样本图片训练多个二分类SVM模型构造基于SVM多分类器，本发明可以克服单个分类器对多目标进行识别的时候，计算速度较慢，识别精度不高等缺点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分类 交通 信号灯 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多分类器的交通信号灯的识别方法，其特征在于：该方法包含如下步骤：S1：用视频采集装置采集车辆前方的图像；S2：对采集的图像进行图像灰度化，滤波以及建立兴趣区域的预处理过程；S3：根据采集到的图像，提取交通信号灯颜色；S4：对步骤S3提取的颜色区域进行形态学过滤；S5：对过滤之后的颜色区域进行HOG特征和颜色特征提取；S6：利用HOG特征对SVM分类器进行训练，将颜色特征输入训练好的SVM分类器中进行识别。
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