【摘 要】
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针对自然场景下静态图像和动态视频中交通标志检测所存在的大场景小目标的问题,本文提出了一种基于视觉显著性的交通标志检测解决方法.通过对图像进行超像素分割,来达到以区
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院 江苏 南京 211106
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针对自然场景下静态图像和动态视频中交通标志检测所存在的大场景小目标的问题,本文提出了一种基于视觉显著性的交通标志检测解决方法.通过对图像进行超像素分割,来达到以区域为单位来计算图像显著性值的目的,然后将图像在颜色空间上进行量化与平滑,以减少计算的复杂度,同时,由于空间和颜色的影响,对图像显著性值在空间和颜色上进行加权,基于交通标志位置的特殊性,增加边界约束以确保检测结果的准确.实验结果表明,本方法可以对交通标志进行准确实时的检测.
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