脈沖耦合神經網絡結合條形碼技術實現交通標志識別.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著城市化進程日益加速，交通壓力逐漸增大，智能交通系統(tǒng)(ITS)的研究迫在眉睫，而交通標志識別(TSR)作為智能交通系統(tǒng)中重要的一個分支，不僅可以應用于自動駕駛系統(tǒng)以輔助駕駛員，還可以應用于無人駕駛。因此研究一種有效的交通標志識別方法具有較重要的理論價值和實用意義。
　　本文研究的交通標志識別方法結合了自動識別技術中的條形碼技術，針對標準交通標志庫GB5768-1999，利用PCNN模型為交通標志生成對應的條形碼，形成條形碼庫，將

2、未知標志的條形碼與標準庫中的條形碼進行匹配來實現自動識別。研究的具體內容如下：
　?。?）一維條形碼的生成及應用。彩色交通標志在RGB顏色空間下的三個分量分別經過PCNN模型處理再進行合并，得到時間序列作為特征序列，將特征序列進行編碼形成灰度條形碼，再經過PCNN模型得到一維條形碼，將其用于交通標志識別。
　　（2）融合點火像素位置信息的二維條形碼生成及應用。選取每次迭代后點火像素的位置信息作為新的特征生成特征序列并得到一維

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