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唐宇

作品数:3 被引量:1H指数:1
供职机构:桂林电子科技大学应用科技学院更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇特征提取
  • 2篇交通标志
  • 1篇优化算法
  • 1篇直方图
  • 1篇特征提取方法
  • 1篇特征提取算法
  • 1篇图像
  • 1篇图像质量
  • 1篇粗分类

机构

  • 3篇桂林电子科技...

作者

  • 3篇杨骏川
  • 3篇唐宇
  • 1篇赵克淳
  • 1篇胡志松
  • 1篇韦必忠

传媒

  • 1篇计算机光盘软...
  • 1篇科技资讯
  • 1篇信息与电脑(...

年份

  • 3篇2011
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于改进Hilditch骨架的交通标志特征提取方法被引量:1
2011年
本文提出了一种针对交通标志的特征提取方法,改进了Hilditch骨架提取算法,并组合骨架的水平和竖直直方图作为标志特征。以这样的直方图数组作为特征,可以消除95%以上的不相关和冗余信息。实验表明,在相同构架的TSR(Traffic Sign Recognition)系统和BP神经网络下,相对于传统特征提取方法,该方法使识别正确率有显著提升,并增强了抗干扰能力。
杨骏川韦必忠唐宇
关键词:交通标志直方图
基于图像质量的交通标志图像优化算法
2011年
本文提出了一种基于图像质量的交通标志优化方法。通过计算图像的颜色质量与形状质量,进行对应不同的优化。该方法考虑标志的质量,改变传统的"捕获—识别"流程为"捕获—优化—识别",降低了因褪色、磨损、扭曲造成的干扰。实验表明,在同样的神经网络下,使用本方法优化,交通标志识别率得到了大幅提高。
杨骏川唐宇赵克淳
关键词:神经网络
基于直方图投影的交通标志特征提取算法
2011年
本文提出了一种基于直方图投影的交通标志特征提取方法。通过粗分类对捕获的标志进行筛选,再计算直方图,并分别从水平、垂直方向进行投影,组合特征向量,最后利用神经网络进行识别。该方法极大的减少了特征的维数,消除了大量冗余数据,并增强了神经网络的分类能力。经测试,对于3类常见交通标志,神经网络识别率有大幅提升。
唐宇杨骏川胡志松
关键词:粗分类神经网络
共1页<1>
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