自然环境下交通标志检测与识别技术研究



自然环境下交通标志检测与识别技术研究

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自然环境下交通标志检测与识别技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第1章绪论	第9-17页
1.1 论文研究背景与意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-13页
1.2.1 国外研究现状	第10-12页
1.2.2 国内研究现状	第12-13页
1.3 交通标志检测与识别技术面临的问题	第13-15页
1.4 论文主要研究内容与组织结构	第15-17页
1.4.1 论文主要研究内容	第15-16页
1.4.2 论文组织结构	第16-17页
第2章交通标志的图像预处理与分割	第17-35页
2.1 交通标志简介	第17-19页
2.1.1 交通标志分类及含义	第17-18页
2.1.2 交通标志的设计特点	第18-19页
2.2 交通标志图像预处理	第19-24页
2.2.1 图像直方图均衡化	第19-20页
2.2.2 图像去噪声处理	第20-24页
2.3 常用颜色空间模型简介	第24-29页
2.3.1 RGB颜色空间	第24-25页
2.3.2 HSV颜色空间	第25-26页
2.3.3 HSI颜色空间	第26-27页
2.3.4 YUV（YCbCr）颜色空间	第27-29页
2.4 基于颜色空间模型的交通标志分割	第29-33页
2.4.1 基于HSV颜色空间的交通标志分割	第29-31页
2.4.2 图像形态学处理	第31-33页
2.5 本章小结	第33-35页
第3章基于改进型Hough的交通标志检测	第35-47页
3.1 基于形状特征的交通标志检测算法概述	第35-36页
3.2 交通标志边缘检测技术	第36-39页
3.3 改进型Hough检测算法	第39-45页
3.3.1 Hough变换原理	第39-41页
3.3.2 改进型Hough圆形检测算法	第41-43页
3.3.3 改进型Hough三角形检测算法	第43-45页
3.4 本章小结	第45-47页
第4章基于改进型ELM和AdaBoost算法的交通标志识别	第47-63页
4.1 交通标志的特征提取与降维	第47-51页
4.1.1 HOG特征提取算法	第47-50页
4.1.2 2DPCA特征降维算法	第50-51页
4.2 改进型ELM算法理论	第51-55页
4.2.1 ELM算法基本原理	第51-53页
4.2.2 改进型ELM算法	第53-55页
4.3 AdaBoost算法理论	第55-57页
4.3.1 Boosting算法概述	第55-56页
4.3.2 AdaBoost算法	第56-57页
4.4 基于改进型ELM和AdaBoost的交通标志识别算法	第57-60页
4.4.1 加权ELM权重矩阵的确定	第57-58页
4.4.2 本文算法详细流程	第58-60页
4.5 识别实验结果与分析	第60-62页
4.6 本章小结	第62-63页
第5章总结与展望	第63-65页
5.1 本文工作总结	第63-64页
5.2 研究展望	第64-65页
参考文献	第65-71页
发表论文和参加科研情况说明	第71-73页
致谢	第73-74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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