【摘 要】
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针对国内城市6类常见道路限速标志（20、30、40、50、60、80krn／h），提出了一种HSV颜色空间信息和圆度特征相结合的限速标志检测与特征提取方法，对经特征提取得到的7×5向量采用
【机 构】
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计算智能重庆市重点实验室重庆邮电大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(61203308,61075019);教育部留学回国人员科研启动基金(教外司留[2010]1174号);国家大学生创新创业训练计划(201210617003)资助项目
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针对国内城市6类常见道路限速标志（20、30、40、50、60、80krn／h），提出了一种HSV颜色空间信息和圆度特征相结合的限速标志检测与特征提取方法，对经特征提取得到的7×5向量采用一种新颖的演化超网络模型进行分类。基于239张道路限速标志图像的实验的结果表明，上述标志检测方法可实现对限速标志的快速、准确检测：单张图像检测平均时间为26ms，对所有图像的检测率为90．38％。通过采用123个特征向量作为训练集对超网络进行训练，演化超网络对独立测试集中93个特征向量的平均识别率达到98．2％
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