Detektion och klassificering av trafikskyltar och milmarkeringar hör till de viktigaste komponenterna i system för förvaltning av motorvägstillgångar. Det stora antalet av dessa tillgångar med hög kvantitet och låg kostnad på amerikanska motorvägar kan ha en negativ inverkan på kvaliteten på all manuell datainsamling och analys. För att ta itu med dessa utmaningar utgör detta dokument en effektiv pipeline för videobaserad detektering och klassificering av trafikskyltar och milmarkeringar baserat på färg- och formkriterier. Kandidatextrahering bygger på att hitta optimala RGB-trösklar som ger hög upptäcktsfrekvens (mycket låg False-Negatives), samtidigt som antalet FalsePositives hålls i schack. De anslutna komponenterna från en tröskelbild extraheras nästa. Vi använder skjutfönster, Haar-liknande funktioner och AdaBoost inlärningsmetod för att klassificera de upptäckta tillgångarna. Experimentella resultat med en genomsnittlig klassificeringsnoggrannhet på 79,30 % på faktiska data som samlats in från US-460 motorväg visar löftet om den föreslagna metoden för att minska den tid och ansträngning som krävs för att utveckla trafiktillgångarna.
En videobaserad detektering och klassificering av trafikskyltar som baserades på riktvärde för färg och form undersöktes av Balali et al. Hoppa över det.
Video-Based Detection and Classification of US Traffic Signs and Mile Markers using Color Candidate Extraction and Feature-Based Recognition
{'venue': 'Computing in Civil and Building Engineering (2014)', 'journal': 'Computing in Civil and Building Engineering (2014)', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}