Thông tin chung:

Ngày nhận:19/09/2015

Ngày chấp nhận: 10/10/2015

Title:

Road traffic sign detection and recognition using HOG feature and Artificial Neural network

Từ khóa:

Hệ thống giao thông thông minh, biển báo giao thông đường bộ, đặc trưng HOG, mạng Nơron, máy học vectơ hỗ trợ

Keywords:

Intelligent transport system, Road traffic signs, HOG features, Neural network, support vector machine (SVM)

ABSTRACT

In this paper, we proposed computer vision and machine learning algorithms for an automatic road-sign detection and recognition system using HOG feature and Neural networks. Our system is able to detect and recognize almost road sign categories such as prohibition, danger, warning and information which are not overlapped. The experiments are carried out on the dataset of 31 video files. The average time to detect and identify the road signs on a frame image is approximately 0.021 seconds when using the classification model with the MLP neural network model, and approximately 0.099 seconds when using the SVM classification model. The accuracy rate for road sign identification is about 94% for both models.

TÓM TẮT

Trong bài báo này, chúng tôi trình bày thuật toán xử lý ảnh và máy học để tự động phát hiện và nhận dạng biển báo giao thông đường bộ sử dụng đặc trưng cục bộ HOG và mạng Nơron nhân tạo. Hệ thống của chúng tôi có khả năng phát hiện và nhận dạng hầu hết các loại biển báo giao thông như biển báo cấm, biển báo nguy hiểm, biển hiệu lệnh và biển chỉ dẫn không bị chồng lấp. Thực nghiệm được tiến hành với 31 video với thời gian trung bình để phát hiện và nhận dạng các biển báo giao thông trên một frame ảnh xấp xỉ 0.021 giây khi sử dụng mô hình phân lớp với mạng nơron nhân tạo và khoảng 0.099 giây khi dùng mô hình phân lớp SVM và độ chính xác nhận dạng khoảng 94%.