學術不端文獻論文查重檢測系統 多語種 圖文 高校 期刊 職稱 查重 抄襲檢測系統
日本早在1987 年就開始研究交通標志檢測與識別的相關技術,其方法是首先使用閾值分割算法對交通標志的語義進行分割,然后根據分割的語義使用匹配目標模板的方法進行交通標志的識別。 1993年美國研發的高級駕駛信息系統ADIS可以識別停車的交通標志,其準確率較高但實時性較差。
基于視覺的目標檢測和交通標志檢測是無人駕駛系統環境感知層的兩個重要模塊,所以實現無人車對行駛道路上的目標和交通標志進行檢測與識別具有重要的實用價值,并對所提出的目標檢測算法與交通標志檢測算法進行安全性分析,以提升無人駕駛系統的安全性,具有重要的理論指導意義。
實現了禁止標志、警告標志、指示標志三種類型的 交通 標志的 識別 ,是本人的畢業設計題目,有問題可以提出來 現有的方法: 現有的方法有車道線區域 檢測 法、特征驅動法和模型匹配法。
2017年Li 等人使用生成對抗網絡以檢測小目標的交通標志,并取得了較好的效果。 隨著無人駕駛技術的快速發展,國內的一些汽車企業和高等院校也紛紛加入到交通標志檢測與識別的研究當中。 2003年清華大學何克忠教授團隊推出的無人車可以識別幾種簡單的交通標志。