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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.1
- 수록면
- 29 - 34 (6page)
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Traffic lights are common in cities and are important cues for the path planning of intelligent vehicles. In this paper, we propose a robust and efficient algorithm for recognizing traffic lights from video sequences captured by a low cost off-the-shelf camera. Instead of using color information for recognizing traffic lights, a shape based approach is adopted. In learning and detection phase, Histogram of Oriented Gradients (HOG) feature is used and a cascade classifier based on Adaboost algorithm is adopted as the main classifier for locating traffic lights. To decide the color of the traffic light, a technique based on histogram analysis in HSV color space is utilized. Experimental results on several video sequences from typical urban environment prove the effectiveness of the proposed algorithm.
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J. Gong / 2010 / The Recognition and Tracking of Traffic Lights Based on Color Segmentation and CAMSHIFT for Intelligent Vehicles / Intelligent Vehicles Symposium, IEEE :413~435
N. H. Yung / 2001 / An Effective Video Analysis Method for Detecting Red Light Runners / IEEE Transactions on Vehicular Technology 50(4):1074~1084
Y. C. Chung / 2002 / A Vision-based Traffic Light System at Intersections / Journal of Taiwan Normal University : Mathematics, Science & Technology 47(1):67~86
G. K. Pang / 2001 / LED Location Beacon System Based on Processing of Digital Images / IEEE Transactions on Intelligence Transportation Systems 2(3):135~150
Z. Tu / 2000 / Automatic Recognition of Civil Infrastructure Objects in Mobile Mapping Imagery Using Markov Random Field / International Archives of ISPRS 33(2)
N. H. Yung / 2001 / An Effective Video Analysis Method for Detecting Red Light Runners / IEEE Transactions on Vehicular Technology 50(4):1074~1084
Y. C. Chung / 2002 / A Vision-based Traffic Light System at Intersections / Journal of Taiwan Normal University : Mathematics, Science & Technology 47(1):67~86
G. K. Pang / 2001 / LED Location Beacon System Based on Processing of Digital Images / IEEE Transactions on Intelligence Transportation Systems 2(3):135~150
Z. Tu / 2000 / Automatic Recognition of Civil Infrastructure Objects in Mobile Mapping Imagery Using Markov Random Field / International Archives of ISPRS 33(2)
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