基于車載攝像頭的路面交通標志識別研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著智能車輛的發(fā)展，高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)已經(jīng)成為智能交通系統(tǒng)(ITS)的重要組成部分，其通過感知和理解道路環(huán)境幫助駕駛員提前感知危險。在高級駕駛輔助系統(tǒng)中，路面交通標志識別是獲取安全和預警信息最基本和最具挑戰(zhàn)性的任務之一。目前，交通標志識別研究主要集中在路旁交通標志，本文則圍繞如何利用計算機視覺的方法進行路面交通標志識別分別進行了以下工作:
　　(1)本文提出基于HOG和SVM的路面交通標志識別方法。該方法根據(jù)車道線和路面

2、交通標志位置關系提取感興趣區(qū)域，然后以梯度方向直方圖(HOG)作為標志的特征提取方法，利用SVM分類模型識別標志類型。其中車道線檢測采用約束性條件LSD算法，在LSD直線檢測算法基礎上，引入車道線的角度、亮度、長度約束條件。
　　(2)本文構(gòu)建一種基于深度學習的路面交通標志識別模型。該模型引入AlexNet網(wǎng)絡作為基礎網(wǎng)絡提取圖像全局特征，結(jié)合回歸思想和錨框機制，對全圖各個位置的多個尺度特征預測標志位置和類別，利用非極大值抑制算法

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