交通標志的提取與識別.pdf

1、隨著中國城市化進程的加快，市民對私家車擁有量的急劇增加，交通擁堵問題日益嚴重，而人們對出行便利快捷的要求越來越高。在當今綠色環(huán)保，低碳節(jié)能的大環(huán)境下，智能交通順應了時代的發(fā)展。而作為智能交通一個重要領域-交通標志的提取與識別，正朝著智能化，信息化，實時性更好，準確率更高的方向發(fā)展。
　　 本文在交通標志的提取與識別上，更著眼于系統(tǒng)的實用性和實時性，因此對系統(tǒng)的速度和準確率要求高。
　　 本文在對交通標志的提取上選用粗提取

2、和分割的方法。粗提取選用HSV色彩空間，在飽和度灰度空間上進行自適應s閾值提取，再進行粗略地顏色分割。而分割是針對噪音和目標物體連成一個連通區(qū)域的情況。在前景上選取合適的種子點，對種子點進行區(qū)域生長floodfill，實現(xiàn)了噪音和目標物體的分割。
　　 對交通標志的識別，本文則選用了對前景物體的邊緣線進行radon變換的形狀識別與表征物體表面粗糙的紋理特征識別。由于邊緣線具有能很大程度地表征前景的形狀，為識別減小大量的運算量，且