市內(nèi)公路交通標志實時識別算法研究.pdf

1、隨著城鎮(zhèn)化建設的不斷發(fā)展，汽車已經(jīng)得到普及，人們也越來越重視除基本生活外的精神建設。然而由于機動車的數(shù)量急劇增加、出行人數(shù)日漸增多，使得交通變得日加擁擠，引發(fā)了更多的交通事故，交通安全和行駛效率直接的矛盾日益呈現(xiàn)，現(xiàn)有的路網(wǎng)顯然已不能滿足人們對道路的需要，智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transportation System, ITS）被認為是解決這些問題的基本手段。ITS是一個集通訊、檢測、控制和計算機技術于一體的綜合信息系

2、統(tǒng)，對保障交通系統(tǒng)的運行安全及運輸效率，促進國民經(jīng)濟的發(fā)展具有重要的意義和經(jīng)濟價值。
　　道路交通標志識別（Traffic Sign Recognition, TSR）是ITS的重要組成部分，它在車輛行駛過程中對出現(xiàn)的交通標志信息進行采集和識別，可及時地向駕駛員做出指示和警告，或者直接控制車輛的操作，以保持交通通暢和預防事故發(fā)生。因此，研究的核心就是提高交通標志的識別率，這就需要識別算法能夠?qū)Νh(huán)境光照條件，車輛的震動和遮擋物等因素

3、的影響有較大的魯棒性，并能夠滿足實時性的要求。
　　本文主要針對道路交通標志的識別算法進行研究，目標是通過設計合理的使用算法使得交通標志圖像能夠進行高速、準確的處理。本文的主要工作是在交通標志的判斷、分割和標志識別算法方面進行了深入的研究，具體內(nèi)容包括：(1)為了快速、準確的從拍攝到的圖像中檢測出交通標志，本文先利用色差法和自適應閾值法分割出可能的目標區(qū)域；然后在形態(tài)學處理的基礎上根據(jù)交通標志形狀和大小特征通過閾值篩選，除去不符合

4、要求的可能區(qū)域，最終得出含有交通標志的方形區(qū)域。(2)為了克服光照、車輛震動和旋轉(zhuǎn)等因素的影響，本文采用具有對平移、旋轉(zhuǎn)、尺度縮放、亮度變化、遮擋和噪聲等具有良好的不變性，對視覺變化、仿射變換也保持一定程度的穩(wěn)定性的SIFT算法來提取目標區(qū)域的特征，為了滿足算法實時性的需要，對算法的執(zhí)行順序進行改進，采用并行執(zhí)行的方法提高計算速度，仿真結(jié)果證明該改進能夠提高計算速度，效果較理想。(3)在交通標志的識別階段，采用Kd-樹最近鄰查詢法與最近