ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







An Approach to Classify Traffic Signs Categories with Traditional Method

المصدر: المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات
الناشر: الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات
المؤلف الرئيسي: Azzuhairi, Ahmed Saleh Mahdi (Author)
المجلد/العدد: مج8, ع3
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2018
الشهر: نيسان
الصفحات: 153 - 179
DOI: 10.34279/0923-008-003-014
ISSN: 1994-8638
رقم MD: 895976
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
تعرف وتصنيف الاشارات المرورية | تحويل الانظمة اللونية | تحديد الشرائح اللونية | الشبكة العصبية | Traffic Signs Detection and Classification | Color Conversion | Color Segmentation | Neural Network
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

5

حفظ في:
LEADER 04148nam a22002777a 4500
001 1646177
024 |3 10.34279/0923-008-003-014 
041 |a eng 
044 |b العراق 
100 |9 480286  |a Azzuhairi, Ahmed Saleh Mahdi  |e Author 
245 |a An Approach to Classify Traffic Signs Categories with Traditional Method 
260 |b الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات  |c 2018  |g نيسان 
300 |a 153 - 179 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |b Classification of groups of traffic signs like, (Control,Command, Prohibition, Reservation, Comprehensive, Selective Restriction, Traffic Signals, Warning, Information, and Guidance groups of signs) according to British standard classification is done by decomposition colors in traffic sign images using new color recognition approach by detection of RGB British standard traffic sign, these colors are White, Black, Yellow, Orange, Red, Brown, Light Green, Dark Green and Blue with predefined range around the standard RGB color, redefine image according to largest frequency of color while remove White and Black colors, convert mono color image consecutively to gray, black and white, estimating edges using Sobel method, reconstruct boundaries, and find fast Fourier transformation (FFT), use ten coefficients with ten categories to train classical structure neural network with thousands of traffic signs, simulate with tens of them and estimate efficiency of the system. 
520 |a تصنيف مجاميع علامات المرور (علامات سيطرة وامر ومنع وحفظ ومحادثة وتحديد انتقائية واشارات المرور وتحذير ومعلومات وتوجيه) بموجب التصنيف القياسي البريطاني لعلامات المرور تم بتفكيك الالوان في صورة العلامة المرورية عن طريق التعرف على اللون بطريقة جديدة: الكشف عن اللون في علامة المرور بموجب النظام القياسي لألوان علامات المرور البريطاني المتمثل بالألوان (الابيض والاسود والاصفر والبرتقالي والاحمر والبني والاخضر الفاتح والاخضر الغامق والازرق) باستخدام كشف اللون ار. بي. جي. ضمن مدى مسبق التحديد اللون القياسي. ثم اعادة تكوين الصورة بنسبة اللون الاكبر (باستثناء اللون الابيض والاسود) ومن ثم تحويل صورة اللون الواحد الى التدرج الرصاصي ثم الى الاسود والابيض واستخراج حافات الصورة بطريقة سوبل واعادة تركيب تلك الحافات مع بعضها كي يتم استخراج عشرة معاملات باستخدام تحويلات فورير السريعة (اف. اف. تي.) واستخدام العناصر التسعة عشر في تدريب شبكة عصبية تقليدية ببضع مئات من علامات المرور بموجب التصنيف ثم اجراء عملية تمثيل لبضع عشرات من الصور واحتساب كفائه المنظومة 
653 |a الشبكة العصبية 
653 |a الاشارات المرورية 
653 |a تحويل الانظمة اللونية 
653 |a الشرائح اللونية 
692 |a تعرف وتصنيف الاشارات المرورية  |a تحويل الانظمة اللونية  |a تحديد الشرائح اللونية  |a الشبكة العصبية  |b Traffic Signs Detection and Classification  |b Color Conversion  |b Color Segmentation  |b Neural Network 
773 |4 علوم المعلومات وعلوم المكتبات  |6 Information Science & Library Science  |c 014  |e Iraqi Journal of Information Technology  |f Al-Maǧallaẗ al-ʻirāqiyyaẗ li-tiknulūǧiyā al-maʻlūmāt  |l 003  |m مج8, ع3  |o 0923  |s المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات  |v 008  |x 1994-8638 
856 |u 0923-008-003-014.pdf 
930 |d y  |p y  |q y 
995 |a HumanIndex 
999 |c 895976  |d 895976 

عناصر مشابهة