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⛄ 内容介绍
交通标志识别是先进辅助驾驶以及无人驾驶中的关键技术.目前对于这一问题的主要研究思路是通过安装在车辆上的摄像机获取自然场景图像,进而通过图像处理与模式识别等技术对场景中的交通标志进行实时检测和识别.由于真实的道路交通环境复杂多变,现实应用又要求其保证较高的准确率和实时性,因此交通标志识别研究从理论到实际应用都具有很高的意义.传统方法使用滑动窗口结合手工设计特征进行交通标志识别,在精度和实时性上已经难以满足智能驾驶系统的需要.本文基于RCNN实现交通标志识别。
⛄ 部分代码
load rcnn;
testImage = imread('Test/3.jpg');
[bboxes, score, idx] = detect(rcnn, testImage, 'MiniBatchSize', 128);
% figure
% hold on;
% imshow(testImage);
annotation = [];
bbox = [];
bbox = [];
for i = 1:size(bboxes, 1)
if score(i,1)*100 >= 0.00
t = sprintf('%s (%0.2f%%)', idx(i,1), score(i,1)*100);
annotation{i} = t;
bbox = [bbox; bboxes(i,:)];
%text(bboxes(i,1:1), bboxes(i,2:2) - 15, t, 'Fontsize', 10, 'Color', 'b','TextBoxOpacity',0.9);
%rectangle('Position', bboxes(i,:), 'Edgecolor', 'r');
end
end
if size(annotation, 2) ~= 0
outputImage = insertObjectAnnotation(testImage, 'rectangle', bbox, cellstr(annotation), ...
'LineWidth', 3, 'TextBoxOpacity', 0.9,'FontSize', 18, 'Color', 'yellow');
imshow(outputImage);
else
imshow(testImage);
end
%hold off;
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 娄月新. 基于Matlab的交通标志识别系统设计与实现[J]. 电脑编程技巧与维护, 2014(6):2.
[2] 刘兰馨, 李巍华. 一种基于Fast R-CNN的路面交通标志识别方法:.
[3] 杜娟, 刘志刚, 刘贤梅,等. 基于F-RCNN的远距离交通标志检测识别方法:, CN110163187A[P]. 2019.
[4] 陈朋弟、黄亮、夏炎、余晓娜、高霞霞. 基于Mask R-CNN的无人机影像路面交通标志检测与识别[J]. 国土资源遥感, 2020, v.32;No.128(04):64-70.
[5] 许庆志. 基于深度学习的交通标志识别及实现[D]. 北京交通大学, 2018.
