【摘 要】
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针对交通标志检测与识别精确度不高的问题,提出了一种基于图像HSV颜色空间分割和改进的支持向量机（SVM）算法的交通标志检测与识别方法：通过建立HSV颜色空间分割模型,对交通标志
【机 构】
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郑州轻工业学院机电工程学院,华东师范大学信息科学技术学院
【基金项目】
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河南省重点科技攻关项目(152102210142)
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针对交通标志检测与识别精确度不高的问题,提出了一种基于图像HSV颜色空间分割和改进的支持向量机（SVM）算法的交通标志检测与识别方法：通过建立HSV颜色空间分割模型,对交通标志进行初步颜色分割后设置形状阈值,得到图像中精确的交通标志区域;采用基于Hu不变矩的方法提取待识别图像中的特征向量,并导入SVM分类器进行训练分类;利用狼群算法对SVM的核函数参数进行优化选择,最终利用优化后的SVM算法完成对交通标志的含义识别.验证实验结果表明,该检测与识别方法能够有效地检测到交通标志区域并对其分类识别,且具有较高的
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