针对当前模式识别技术存在的学习和识别时间长、学习结果可读性差等缺点,提出了一种新型识别方法.首先对4类常见的道路限速标志图像进行定位与特征提取,经预处理的特征向量作为系统训练集和测试集数据;然后在Xilinx Virtex xcv2000E FPGA硬件平台上采用VHDL设计演化硬件识别系统,完成对特征向量数据的学习与识别.为提高演化硬件识别系统的学习速度和识别精度,引入了增量演化和统计识别的思想,并对不同参数设定下的演化硬件识别系统进行了性能对比分析.结果表明:基于演化硬件的道路限速标志识别方法对于不同条件下拍摄的4类限速标志,可以获得92.31%的平均识别率,识别时间达到0.12μs.所提出的方法是一种有效的道路限速标志识别手段.
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