| 基于改进VGG模型的低照度道路交通标志识别 |
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| 引用本文： | 赵树恩,刘伟. 基于改进VGG模型的低照度道路交通标志识别[J]. 重庆交通大学学报(自然科学版), 2021, 40(10): 178-184. DOI: 10.3969/j.issn.1674-0696.2021.10.21 |
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| 作者姓名： | 赵树恩 刘伟 |
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| 作者单位： | 重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆400074 |
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| 摘 要： | 针对低照度情况下道路交通标志图像亮度偏低、饱和度过高、图像模糊、识别不精确等问题,提出一种基于膨胀卷积-VGG(dilated convolution-VGG,DC-VGG)模型的道路交通标志快速识别方法.首先,运用限制对比度直方图均衡算法(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)对图像H(色相)S(饱和度)V(色明度)空间中的V通道均衡化,实现低照度图像亮度增强;其次,在HSV空间中设定阈值分割出指定色彩,通过轮廓检测定位交通标志;然后,基于深度卷积对抗神经网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)对真实的交通标志图像进行数据样本增强,以提高分类模型的鲁棒性;最后,提出DC-VGG轻量化模型实现交通标志快速识别.经验证,该方法达到94.12％的识别准确率,且能在硬件不佳的条件下实时检测.
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| 关 键 词： | 交通运输工程 交通标志识别 低照度 DC-VGG 对比度受限直方图均衡 DCGAN |
Low-Illumination Road Traffic Sign Recognition Based on Improved VGG Model |
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| ZHAO Shu'en,LIU Wei. Low-Illumination Road Traffic Sign Recognition Based on Improved VGG Model[J]. Journal of Chongqing Jiaotong University, 2021, 40(10): 178-184. DOI: 10.3969/j.issn.1674-0696.2021.10.21 |
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| Authors: | ZHAO Shu'en LIU Wei |
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