Traffic Sign Classification based on Neural Network for Advance Driver Assistance System

Mahammad A. HANNAN; Safat B. WALI; Tan J. PIN; Aini HUSSAIN; Salina A. SAMAD

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Traffic Sign Classification based on Neural Network for Advance Driver Assistance System

机译：基于神经网络的交通标志分类技术在驾驶员辅助系统中的应用

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W artykule opisano metodę automatycznego rozpoznawania I klasyfikacji znaków drogowych z przenaczeniem do inteligentnych systemów wspomagania kierowcy ADAS. Do tego celu wykorzystano sieci neuronowe przeprowadzając normalizację obrazu, ekstrakcję cech i klasyfikację. Osiągnie™o dokładność rozpoznawania rzędu 84% przy przeciętnym czasie rozpoznawania około 0.13 s.%Traffic sign is utmost important information or rule in transportation. In order to ensure the transportation safety the automotive industry has developed Advance Driver Assistance System (ADAS). Among the ADAS system, development of TSDR is the most challenging to the researchers and developers due to unsatisfying performance. This paper deals with, automatic traffic sign classification and reduces the effect of illumination and variable lighting over the classification scheme by using neural network according to the traffic sign shape. There are three main phase of the classification scheme such as; pre-processing using image normalization, feature extraction using color information of 16-point pixel values and multilayer feed forward neural network for classification. An accuracy rate of 84.4% has been achieved by the proposed system. Overall processing time of 0.134s shows the system is a fast system and real-time application.

机译：本文介绍了将路标自动识别和分类并转移到智能驾驶员辅助系统ADAS中的方法。为此，将神经网络用于图像归一化，特征提取和分类。以84％的识别精度实现™，平均识别时间约为0.13 s。％。交通标志是运输中最重要的信息或规则。为了确保运输安全，汽车工业开发了高级驾驶员辅助系统（ADAS）。在ADAS系统中，由于性能不令人满意，TSDR的开发对研究人员和开发人员而言是最具挑战性的。本文根据交通标志的形状，使用神经网络来处理交通标志的自动分类，并通过分类方案减少照明和可变照明的影响。分类方案分为三个主要阶段，例如：使用图像标准化进行预处理，使用16点像素值的颜色信息进行特征提取，并使用多层前馈神经网络进行分类。该系统的准确率达到了84.4％。 0.134s的总处理时间表明该系统是快速的系统和实时应用程序。

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来源
《Przeglad Elektrotechniczny》 |2014年第11期|169-172|共4页
作者
Mahammad A. HANNAN; Safat B. WALI; Tan J. PIN; Aini HUSSAIN; Salina A. SAMAD;
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作者单位

Dept. of Electrical, Electronic & Systems Engineering Universiti Kebangsaan Malaysia, Malaysia;

Dept. of Electrical, Electronic & Systems Engineering Universiti Kebangsaan Malaysia, Malaysia;

Dept. of Electrical, Electronic & Systems Engineering Universiti Kebangsaan Malaysia, Malaysia;

Dept. of Electrical, Electronic & Systems Engineering Universiti Kebangsaan Malaysia, Malaysia;

Dept. of Electrical, Electronic & Systems Engineering Universiti Kebangsaan Malaysia, Malaysia;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Traffic sign classification; advance driver assistance system; image normalization; neural network;

机译：交通标志分类;先进的驾驶员辅助系统;图像标准化神经网络;

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