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交通标志识别对于自动驾驶和辅助驾驶系统中非常重要,但大多数相关研究仅局限在白天场景的识别,若用于夜间,光强差异太大会导致识别准确率显著下降。为解决该问题,文中提出了光强分类模型,可根据光强强度划分场景识别标志牌,保证夜间较高的识别率。该模型通过KNN和SVM构造邻接矩阵和训练特征向量来判断分场景处理出的ROI,从而确定具体标志牌种类。实验证明,该模型在不同环境下识别准确率高达98.1%。