基于WOA-SVM算法的交通标志检测与识别算法研究

基于WOA-SVM算法的交通标志检测与识别算法研究

摘要：
随着交通标志的普及和道路交通的快速发展，交通标志的准确检测和识别变得尤为重要。本文研究了一种基于WOA-SVM（Whale Optimization Algorithm-Support Vector Machine）算法的交通标志检测与识别算法，并通过MATLAB/FPGA实现。该算法利用WOA优化算法优化SVM分类器的超参数，以提高交通标志检测和识别的性能。实验结果显示，该算法具有较高的准确性和鲁棒性。

1. 引言
   随着城市化进程的加快和车辆数量的增加，道路交通问题日益突出。交通标志作为重要的交通规则指示器，对确保交通安全具有重要作用。因此，准确检测和识别交通标志成为研究的焦点之一。本文提出了一种基于WOA-SVM算法的交通标志检测与识别算法，旨在提高交通标志检测与识别的准确性和效率。

2. WOA-SVM算法原理
   WOA-SVM算法是通过将鲸鱼优化算法（WOA）与支持向量机（SVM）相结合，实现对SVM分类器的超参数优化。WOA算法模拟了鲸鱼觅食行为，通过迭代搜索找到最优解。本文利用WOA算法优化SVM分类器的参数，以提高交通标志检测与识别的性能。

3. 交通标志检测与识别算法
   3.1 数据采集与预处理
   本文采用了包含不同类型交通标志的数据集进行实验。首先，对图像进行预处理，包括图像灰度化、噪声去除和图像增强等操作，以提高后续处理的效果。

3.2 特征提取与选择
从预处理后的图像中提取有效的特征以供分类器使用。本文采用了基于形状和颜色的特征提取方法，并利用特征选择算法选择最具区分性的特征子集，以减少特征维度和