一种基于机器学习的路面交通标志识别方法

来源：动视网责编：小OO 时间：2025-10-02 01:00:35

一种基于机器学习的路面交通标志识别方法

（19）中华人民共和国国家知识产权局（12）发明专利申请（10）申请公布号CN109101924A（43）申请公布日2018.12.28（21）申请号CN201810923215.9（22）申请日2018.08.14（71）申请人武汉大学地址430072湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学（72）发明人肖进胜;戴媛;易本顺;李必军;包振宇;雷俊锋;朱力（74）专利代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)代理人薛玲（51）Int.CI权利要求说明书说明书幅图（54）发明名称一种基于机器学习

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导读（19）中华人民共和国国家知识产权局（12）发明专利申请（10）申请公布号CN109101924A（43）申请公布日2018.12.28（21）申请号CN201810923215.9（22）申请日2018.08.14（71）申请人武汉大学地址430072湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学（72）发明人肖进胜;戴媛;易本顺;李必军;包振宇;雷俊锋;朱力（74）专利代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)代理人薛玲（51）Int.CI权利要求说明书说明书幅图（54）发明名称一种基于机器学习

（19）中华人民共和国国家知识产权局

	（12）发明专利申请
		（10）申请公布号 CN109101924A（43）申请公布日 2018.12.28

（21）申请号 CN201810923215.9

（22）申请日 2018.08.14

（71）申请人武汉大学

地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

（72）发明人肖进胜;戴媛;易本顺;李必军;包振宇;雷俊锋;朱力

（74）专利代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)

代理人薛玲

（51）Int.CI

权利要求说明书说明书幅图

（54）发明名称

一种基于机器学习的路面交通标志识别方法

（57）摘要

本发明提出了一种基于机器学习的路面交通标志识别方法。将相机拍摄的图像进行预处理，并转化为灰度图像；将灰度图像的中心点设置为灭点，通过逆透视变换法将灰度图像转化为俯视图；将俯视图进行去背景处理，进行二值化得到二值图像，计算二值图像的最小外包围框，根据待检测标志的几何尺寸特征，筛选得到感兴趣区域；通过样本图像构建训练集以及测试集，通过人工标注将样本图像进行分类，提取每个样本图像的HOG特征作为特征向量，用来训练最终SVM分类器；将待检测图像处理得到感兴趣区域的图像作为待检测样本图像，提取待检测样本图像HOG特征，通过最终SVM分类器根据待检测样本图像HOG特征对待检测样本图像进行分类。本发明可以实现快速高效的检测。

法律状态

法律状态公告日	法律状态信息	法律状态
2018-12-28	公开	公开
2018-12-28	公开	公开
2019-01-22	实质审查的生效	实质审查的生效

权利要求说明书

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说明书

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一种基于机器学习的路面交通标志识别方法

（19）中华人民共和国国家知识产权局（12）发明专利申请（10）申请公布号CN109101924A（43）申请公布日2018.12.28（21）申请号CN201810923215.9（22）申请日2018.08.14（71）申请人武汉大学地址430072湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学（72）发明人肖进胜;戴媛;易本顺;李必军;包振宇;雷俊锋;朱力（74）专利代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)代理人薛玲（51）Int.CI权利要求说明书说明书幅图（54）发明名称一种基于机器学习

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