技术特征：
技术总结
本发明提供一种基于PCA降维的HOG‑MBLBP融合特征的交通标志识别方法。本发明方法，包括：利用训练样本训练分类器模型；构造训练样本库；提取所确定训练集中训练样本图像，进行灰度化，提取HOG特征和MBLBP特征；串联HOG和MBLBP两种特征向量得到HOG‑MBLBP融合特征向量；将得到的所述融合特征向量使用PCA算法进行降维；使用线性支持向量机SVM算法对得到的降维后的所述融合特征向量进行训练，获得SVM交通标志分类器；得到交通标志图像；利用分类器模型识别交通标志图像。本发明的技术方案解决了现有技术中的交通标志识别方法识别准确率不高，运算时间较长，难以满足车载实时性的需求的问题。
技术研发人员：吴芮;顾德英
受保护的技术使用者：东北大学
技术研发日：2018.07.13
技术公布日：2018.12.25