计算机工程与科学

作者：邓翔宇, 张屹南, 杨雅涵

单位：（西北师范大学物理与电子工程学院，甘肃 兰州 730070）

关键词：形状识别,交通标识分类,边缘走势,方向特征统计,BP神经网络,

基金：国家自然科学基金（61961037）

交通标识分类是交通标识识别系统的基础环节，而交通标识形状识别是交通标识分类的核心部分。对交通标识进行了研究，将交通标识分为禁令标识、警告标识和指示标识3大类分别进行分析，提出了一种利用边缘走势统计特征反映目标形状特征的新算法，并将其与BP神经网络相结合用于交通标识形状的识别。首先利用颜色信息实现交通标识区域分割，随后记录交通标识的边缘走势并统计比例，最后使用BP神经网络进行分类，实现交通标识形状的识别。该算法对不同倾斜角度和不同拍摄角度的交通标识图像均具有很好的识别效果和识别速率。

来源：2021年第2期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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