融合多传感器数据的智能交通信号标志识别算法研究  

作　　者：罗泽 

机构地区：[1]衡阳师范学院,湖南衡阳421002

出　　处：《微型计算机》2025年第8期1-3,共3页

基　　金：2022新一代信息技术创新项目:基于深度学习的道路交通信号灯及标志牌识别(2022IT113)。

摘　　要：文章在数据层融合阶段,通过同步处理策略确保了来自不同传感器的时间一致性,特征层融合则利用卷积神经网络(CNN)等先进算法,从图像和点云数据中提取交通信号标志的关键特征;而在决策层融合部分,则采用了目标检测算法如YOLO和SSD,并结合投票机制或加权平均方法,实现了对交通信号标志的精准定位与分类。此外,为提高信号标志识别的准确性,文中还引入了支持向量机(SVM)模型,该模型利用高斯径向基核函数映射图像特征向量至高维空间,构建最优分类超平面,从而实现对交通信号标志高效分类。

关 键 词：多传感器数据 智能交通 信号标志 识别算法 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]