Ett system för identifiering av vägmärken som bygger på adaptiva modeller för förbehandling av bilder med hjälp av två suddiga inferenssystem har föreslagits. Det första suddiga inferensschemat är att kontrollera ändringarna av ljusbelysningen och den rika röda färgen på en rambild vid kontrollområdena. Det andra är att kontrollera variansen för fordonets hastighet och rattvinkel för att välja en adaptiv storlek och läge för detektionsområdet. Adaboost klassificeraren användes för att upptäcka vägskyltar kandidater från en bild och stöd vektor maskinteknik användes för att känna igen innehållet i vägskyltar kandidater. De förbjudna och varnande trafikskyltarna är behandlingsmålen i denna forskning. Detektionshastigheten i detektionsfasen är 97,42 %. I erkännandefasen är igenkännandegraden 93,04 %. Systemets totala noggrannhet är 92,47 %. För videosekvenser är den bästa noggrannheten 90,54%, och den genomsnittliga noggrannheten är 80,17%. Den genomsnittliga beräkningstiden är 51,86 millisekunder per ram. Det föreslagna systemet kan inte bara övervinna låg belysning och rik röd färg runt vägskyltar problem, men också erbjuda hög detektionshastighet och hög datorprestanda.
I Lin m.fl. REF, det finns en hybrid metod baserad på adaptiv bild förbehandling modeller och två suddiga inference system som kontrollerar ljus belysning och den röda färgmängden på en ram bild.
Road Sign Recognition with Fuzzy Adaptive Pre-Processing Models
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Engineering']}