基于人工蜂群的新型圆形交通标志识别算法

作     者：董娜 刘欣宇 吴爱国 Dong Na;Liu Xinyu;Wu Aiguo

作者机构：天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61773282)~~ 

出 版 物：《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 (Journal of Tianjin University：Science and Technology)

年 卷 期：2019年第52卷第6期

页      码：585-593页

摘      要：道路交通标志检测是智能交通系统的重要组成部分,精确快速识别圆形交通标志对保障交通安全有非常关键的作用.本文将子种群概念引入人工蜂群(artificialbeecolony,ABC)算法中,提出了一种基于子种群多峰值优化算法(species-based artificial bee colony,SABC)应用于圆形交通标志的检测.SABC的关键在于多个子种群按照人工蜂群算法同时搜索多个最优解.作为比较,引入了基于子种群的遗传算法(species-basedgeneticalgorithm,SGA)和基于子种群的粒子群优化算法(species-based particle swarm optimization,SPSO).5个多峰值函数用于验证3种算法的多峰值优化性能,其结果证明SABC具有更高的准确性和更快的运行速度,成功率为100%,精度均低于10-4,运行时间均在0.3 s以内.然后,将多圆检测视为多峰值优化问题,并将SABC应用于多圆检测,设计了完整的检测算法.最后,在德国交通标志数据集(German traffic sign recognition benchmarks,GTSRB)的圆形交通标志上测试所提出的圆形检测算法.实验结果表明,所提算法能够以良好的性能定位圆形交通标志.

主 题 词：人工蜂群算法 多峰值优化 子种群 圆形检测 交通标志检测 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0838[0838] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.11784/tdxbz201808043

馆 藏 号：203607231...