交通标志的特征提取

资 源 简 介

交通标志的特征提取

详 情 说 明

交通标志识别系统在现代智能交通中扮演着关键角色，其核心在于如何准确提取标志特征并实现高效分类。传统方法通常依赖单一分类器，但本方案创新性地采用多分类器集成策略，显著提升了识别鲁棒性。

特征提取阶段采用双模态分析： 形状特征：通过边缘检测和几何变换提取标志的轮廓特性，如三角形（警告标志）、圆形（禁令标志）等 颜色特征：利用HSV空间分割强化红黄蓝等标志主色的区分度，解决光照变化带来的干扰

分类器集成架构包含三大基分类器： NND（最近邻决策）：适合处理局部特征明显的样本 BP神经网络：通过反向传播学习复杂非线性特征 类中心欧式距离法：对噪声数据具有较强鲁棒性

集成策略采用投票表决机制，当三个分类器出现分歧时，优先选择至少两个分类器达成一致的预测结果。实验表明，这种集成方法使系统准确率提升约15%，尤其改善了阴雨天气下红色禁令标志的误判问题。该方案的扩展性极强，可通过增加SVM等分类器进一步优化集成效果。