道路交通標(biāo)志的檢測(cè)研究.pdf

1、交通標(biāo)志作為重要的道路安全輔助設(shè)施，無(wú)論對(duì)行人還是駕駛?cè)藛T都有著非常重要的指導(dǎo)和警示意義。隨著智能交通技術(shù)的興起，道路交通標(biāo)志的識(shí)別已經(jīng)成為汽車(chē)輔助駕駛、無(wú)人駕駛汽車(chē)等應(yīng)用的關(guān)鍵問(wèn)題之一，因此，研究道路交通標(biāo)志的檢測(cè)與識(shí)別就成為機(jī)器視覺(jué)、智能交通等領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。
　　基于上述背景，本文利用模式識(shí)別與圖像處理技術(shù)對(duì)道路交通標(biāo)志的檢測(cè)與分類(lèi)進(jìn)行了相關(guān)研究。在課題組前期工作基礎(chǔ)上，針對(duì)前期僅利用顏色對(duì)交通標(biāo)志進(jìn)行分割的不足，提出了

2、融合顏色和形狀的交通標(biāo)志分割算法，提高了交通標(biāo)志分割的準(zhǔn)確性;然后對(duì)分割后的交通標(biāo)志，在傳統(tǒng)的基于HoG(Histograms ofGradient)特征的基礎(chǔ)上，提出了基于學(xué)習(xí)的HSC(Histograms of Sparse Codes)特征的交通標(biāo)志識(shí)別算法，提高了道路交通標(biāo)志識(shí)別的準(zhǔn)確率。
　　本文的主要工作有:
　　(1)由于國(guó)內(nèi)外交通標(biāo)志的制定標(biāo)準(zhǔn)以及環(huán)境復(fù)雜程度的差異，使得交通標(biāo)志的檢測(cè)方法在不同數(shù)據(jù)集下的檢測(cè)

3、準(zhǔn)確率也會(huì)受到一定的影響。目前，針對(duì)國(guó)內(nèi)道路交通標(biāo)志的檢測(cè)還沒(méi)有公認(rèn)的基準(zhǔn)測(cè)試集，為此，本文在前期工作準(zhǔn)備的基礎(chǔ)上，拍攝了北京地區(qū)帶有交通標(biāo)志的圖像共計(jì)300張，交通標(biāo)志數(shù)量共計(jì)502個(gè)，作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。
　　(2)提出了改進(jìn)的融合顏色和形狀信息的交通標(biāo)志分割方法。基于課題組前期工作的基礎(chǔ)，對(duì)基于顏色的交通標(biāo)志分割算法進(jìn)行了改進(jìn)，避免了與交通標(biāo)志顏色一樣但過(guò)度鮮艷的噪聲對(duì)自適應(yīng)閾值的過(guò)度影響，大大增強(qiáng)了分割算法對(duì)干擾噪聲的魯棒性。