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王斌; 常发亮; 刘春生;
山东大学控制科学与工程学院;
山东济南250061;
交通标志检测(TSD); 颜色增强; 最大稳定极值区域(MSER); 方向梯度直方图(HOG); 支持向量机(SVM);
机译:基于SVM和卷积神经网络的两阶段交通标志检测与识别
机译:通过使用非线性SVM分类器(基于面向直方图的梯度和Kalman滤波方法)来检测,跟踪和识别交通标志中的感兴趣区域,从而提供高效的智能交通系统
机译:通过使用非线性SVM分类器(基于面向直方图的梯度和Kalman滤波方法)来检测,跟踪和识别交通标志中的感兴趣区域,从而提供一种高效的智能交通系统
机译:使用二进制SVM和k-NN的基于HOG和PHOG的交通标志检测
机译:使用基于MSER的新颖方法进行有效的物体检测和跟踪
机译:基于第二感兴趣区域和高度可能区域提议网络的改进的快速R-CNN交通标志检测
机译:基于混合区域提议和快速R-CNN的路面交通标志检测
机译:基于NN和sVm的电磁反散射方法在埋地物体在线检测中的比较研究。
机译:基于SVM-SOM组合的SVM-SOM DDoS检测系统及方法
机译:糖尿病性视网膜病变眼底图像中基于最大稳定末端区域(MSER)的渗出液检测的体系结构和方法
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