基于局部二值模式的交通標(biāo)志識(shí)別算法研究.pdf

1、交通標(biāo)志識(shí)別是智能輔助駕駛系統(tǒng)研究的一個(gè)分支，已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)之一。交通標(biāo)志識(shí)別一般包括檢測(cè)和識(shí)別兩部分。檢測(cè)一般是利用交通標(biāo)志的形狀和顏色特征，從自然場(chǎng)景中把交通標(biāo)志提取出來(lái)。識(shí)別是把檢測(cè)出來(lái)的交通標(biāo)志的內(nèi)容識(shí)別出來(lái)。交通標(biāo)志識(shí)別在規(guī)范交通行為、確保安全駕駛等方面具有重要的意義。
　　交通標(biāo)志通常處于室外復(fù)雜的環(huán)境條件下，識(shí)別的過(guò)程中容易受環(huán)境光照、方向旋轉(zhuǎn)的影響。針對(duì)這些問(wèn)題，本文基于局部二值模式(LBP)，對(duì)交通標(biāo)志

2、的特征進(jìn)行提取，以及用支持向量機(jī)(SVM)對(duì)交通標(biāo)志進(jìn)行識(shí)別分類(lèi)研究。本文主要做的工作包括:
　　1.LBP算法因其對(duì)光照和旋轉(zhuǎn)具有不變性的優(yōu)點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于遙感圖像分析、人臉識(shí)別等領(lǐng)域。本文首次將LBP算法引入到交通標(biāo)志識(shí)別中（以目前檢索的文獻(xiàn)還未見(jiàn)相關(guān)報(bào)道）。設(shè)計(jì)了基于灰度圖像的LBP特征提取算法，應(yīng)用于282幅中國(guó)交通標(biāo)志實(shí)景圖像和4578幅瑞典交通標(biāo)志實(shí)景圖像的交通標(biāo)志識(shí)別，識(shí)別率分別約為35％和67％。
　　2.對(duì)相

3、同局部紋理、不同顏色的交通標(biāo)志，以上基于灰度圖像的LBP特征提取算法無(wú)法進(jìn)行有效區(qū)別。研究了交通標(biāo)志的顏色特性，建立了顏色角度模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)交通標(biāo)志的顏色增強(qiáng)，交通標(biāo)志識(shí)別率分別約提高到67.5％和75％。
　　3.對(duì)相同局部紋理相同顏色、不同全局空間結(jié)構(gòu)分布的交通標(biāo)志，以上經(jīng)顏色增強(qiáng)的LBP特征提取算法仍無(wú)法進(jìn)行有效識(shí)別。建立了基于對(duì)數(shù)極坐標(biāo)映射的分區(qū)模型，對(duì)交通標(biāo)志進(jìn)行分區(qū)的LBP特征提取，交通標(biāo)志識(shí)別率提高到86％和91.5