针对大多数交通标志检测方法易受光照和天气影响的问题,提出一种基于红外与可见光融合的交通标志检测方法。首先,分别在红外与可见光图像中提取交通标志的形状和颜色特征,对目标进行粗定位,并将结果放入候选组内进行分类与整理;然后,将候选组放入卷积神经网络,对粗定位结果赋予相应的置信度;最后,根据置信度对红外与可见光的粗定位结果进行决策融合,并将融合结果展示在可见光图像中。实验结果表明,该算法对检测环境的变化更加鲁棒,在白天、夜晚和不良天气等多种环境下有效地提高了检测效率,具有良好的适用范围。
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