道路交通標(biāo)志檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)的研究.pdf

1、隨著全球經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，汽車保有量不斷增加，道路擁堵與交通事故頻繁發(fā)生影響著人們的出行效率，隨之產(chǎn)生的環(huán)境問(wèn)題也影響了人類的健康。智能交通系統(tǒng)在此背景下引起了各國(guó)的廣泛關(guān)注，交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，其研究不僅具有較高的學(xué)術(shù)價(jià)值，還有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。道路交通標(biāo)識(shí)是駕駛員或行人與道路環(huán)境溝通的信息載體，它一方面起到指引方向的作用，另一方面起到規(guī)范道路使用者行為的作用。
　　本文對(duì)交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)中的

2、幾項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)研究，具體研究工作如下:
　　1.研究了基于顏色和形狀特征的交通標(biāo)志檢測(cè)算法，針對(duì)RGB顏色空間模型易受光照影響的現(xiàn)象，采用基于HSV顏色空間和Lab顏色空間的分割算法，對(duì)二值圖像處理后結(jié)合形狀特征得到初步感興趣區(qū)域。
　　2.針對(duì)廣告牌和車牌等與標(biāo)志相似背景的干擾問(wèn)題，采用一種基于證據(jù)理論的交通標(biāo)志定位方法，通過(guò)對(duì)候選區(qū)域?qū)ο蟮拈L(zhǎng)寬比與信息熵構(gòu)造基本可信度分配，排除廣告牌車牌等干擾背景，提高定位精度。

3、>　　3.研究了交通標(biāo)志的特征提取方法，采用多種特征融合的方法，研究了一種改進(jìn)的自適應(yīng)權(quán)值HOG-LBP特征融合算法，通過(guò)對(duì)融合特征增加顏色信息，提高分類器對(duì)不同類型標(biāo)志的識(shí)別準(zhǔn)確率。
　　4.研究了基于支持向量機(jī)的交通標(biāo)志分類算法，建立了交通標(biāo)志樣本庫(kù)，構(gòu)造一對(duì)一與二叉樹(shù)結(jié)構(gòu)SVM對(duì)分類器進(jìn)行訓(xùn)練與識(shí)別，利用類距離作為二叉樹(shù)的生成算法，通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明其優(yōu)勢(shì)。
　　5.針對(duì)視頻幀圖像每一幀檢測(cè)影響系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的問(wèn)題，研究了交