基于特征匹配的交通标志识别算法  

Traffic Sign Recognition Algorithm Based on Feature Matching

作　　者：江治国[1] 陈小林[1] 

机构地区：[1]安徽国防科技职业学院机电工程系,安徽六安237011

出　　处：《吉首大学学报（自然科学版）》2013年第1期28-32,41,共6页Journal of Jishou University(Natural Sciences Edition)

基　　金：中央财政支持"高等职业学校提升专业服务能力项目"(580202);电工电子安徽省级示范实验实训中心项目(20101687)

摘　　要：智能交通系统(ITS)是当前研究的热点,而在ITS中的关键技术之一就是交通标志的特征提取技术.针对交通标志的特征提取,提出利用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取交通标志的点特征,采取最小距离分类器对特征向量进行分类,并通过Matlab、仿真验证实验结果,结果表明能够较好地检测出交通标志的特征.Intelligent transportation system（ITS） is currently a hot research subject,and the key technology in ITS is traffic signs feature extraction technique.This article,focuse on the characteristics of the traffic signs extraction,proposes use of the scale invariant feature transform algorithm to extract point characteristics of the traffic signs and use of minimum distance classifier to classify feature vectors.By Matlab,simulation is used to test the results.The results show that the characteristics of the traffic signs can be better detected.

关 键 词：智能交通系统 尺度不变特征变换 交通标志 特征提取 最小距离分类器 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]