自然背景中交通标志的检测与识别 (2010年)

根据我国交通标志的颜色和几何属性，提出了一种适用于自然背景下的交通标志识别系统。该系统采用RGB彩色分量差对自然背景下的交通标志图像进行分割，而后采用先分类后识别的两级神经网络结构，分别提取交通标志的轮廓特征和不变矩特征作为分类网络和识别网络的输入特征，最终对交通标志图像进行分类识别。实验结果证明，该系统能对自然背景下的交通标志图像达到较好的识别效果，并且具有较强的鲁棒性和广泛的适用性。