[发明专利]一种增强和识别交通标志的方法在审
| 申请号： | 201811569306.3 | 申请日： | 2018-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN109800650A | 公开（公告）日： | 2019-05-24 |
| 发明（设计）人： | 王敏;张子颖;胡卓晶 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 唐红 |
| 地址： | 210000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种增强和识别交通标志的方法，首先输入交通标志图像，然后对原始图像进行区域裁剪、图像灰度化、尺寸归一化等预处理，突出图像的细节信息，提高图像数据的质量；接着，采用基于灰度梯度直方图的图像对比度自适应增强算法对图像做进一步的处理，改善交通标志收集过程中存在的运动模糊、对比度低等造成图像特征不明显的缺陷，在一定程度上减少噪声和光照等因素的影响，提高数据图像的质量，进而提高系统识别精度；然后使用卷积神经网络提取图像特征信息，进行卷积操作、池化操作、线性修正单元激活函数、局部优化；最后使用改进的LeNet‑5网络模型训练图像，输出结果。 | ||
| 搜索关键词： | 交通标志 图像 灰度梯度直方图 预处理 卷积神经网络 提取图像特征 线性修正单元 尺寸归一化 图像对比度 图像灰度化 激活函数 减少噪声 局部优化 区域裁剪 输出结果 数据图像 图像数据 图像特征 网络模型 系统识别 细节信息 训练图像 原始图像 运动模糊 自适应 池化 卷积 算法 光照 改进 | ||
【主权项】：
1.一种增强和识别交通标志的方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)获取原始图像；(2)对所获得的原始图像进行预处理，包括区域裁剪、图像灰度化和尺寸归一化；(3)对预处理后的图像使用基于灰度梯度直方图的图像对比度自适应增强算法增强交通标志图像；(4)使用基于深度学习的卷积神经网络对已处理的图像提取特征信息；(5)使用改进的LeNet‑5网络模型对图像进行训练，最后输出结果。
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