Abstract-I ett visuellt förarassistanssystem är detektering och spårning av vägmärken en av de viktigaste uppgifterna. Denna studie beskriver ett tillvägagångssätt för att upptäcka och spåra vägmärken som förekommer i komplexa trafikscener. I detektionsfasen, två neurala nätverk är utvecklade för att extrahera färg och form funktioner trafikskyltar från indata scener bilder. Trafikskyltar finns sedan i bilderna baserat på de extraherade funktionerna. Denna process är främst konceptualiserad i termer av fuzzy-set disciplin. I spårningsfasen spåras trafikskyltar i föregående fas genom bildsekvenser med hjälp av ett Kalmanfilter. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden fungerar bra både i att upptäcka och spåra vägmärken som finns i komplexa scener och i olika väder- och belysningsförhållanden. Index Terms-Fuzzy integration, färgton, mättnad och intensitet (HSI) färgmodell, Kalman filter, neurala nätverk, väg-tecken upptäckt och spårning.
Fang REF illustrerar en metod för att upptäcka och spåra vägskyltar från videobilder med komplexa bakgrunder genom att extrahera färg och form funktioner av två neurala nätverk, respektive.
Road-sign detection and tracking
{'venue': 'IEEE Trans. Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Trans. Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}