交通信號燈的識別(1)

1、中圖分類號嬰蘭窆!UDC曼2Q碩士學位論文學校代碼!Q主三三密級公玨交通信號燈的識別Tra伍csi趴al1ightsrecogllition作者姓名學科專業(yè)研究方向學院(系、所)指導教師曾玉龍信息與通信工程模式識別信息科學與工程學院梁毅雄副教授論文答辯日期!!蘭二‘甲答辯委員會中南大學二零一四年五月交通信號燈的識別摘要：交通信號燈的準確識別在智能交通系統(tǒng)、無人駕駛技術方面起到了不可估量的作用，而且也使得色盲患者順利駕駛汽車成為可能。到目

2、前為止，有關交通信號燈識別技術的研究并不多，現(xiàn)有的算法一般都是從交通信號燈的顏色特征和形狀特征出發(fā)，采用基于圖像處理的方法，通常對圖像的質量要求非常高，不適合各種自然環(huán)境下的交通信號燈識別?；诖?，本文采用基于機器學習的方法，更加能夠滿足各種自然環(huán)境下的交通信號燈識別?？傮w說來，本文主要從以下方面展開工作：本文提出了一個S通道概念，把原始的I渤圖像轉換到S通道以使對紅綠黃三種顏色的描述更為清晰，每個通道的轉換都是線性時間內完成，相比于傳

3、統(tǒng)地轉換到CIELab，HSV，mS等顏色空間節(jié)省了很大的計算量，更重要的是各個子通道之間線性無關，不易受到光照變化的影響。本文中使用目前最好的區(qū)域檢測方法之一的Ma姬mallyS訕1eE船emalRegiolls(最大穩(wěn)定極值區(qū)域)來檢測交通信號燈候選區(qū)域，然后采用SIFT特征描述子來表征，繼而使用SⅥ訌來對候選區(qū)域進行識別，最后采用基于S通道的camshifI算法進行交通信號燈的追蹤并設計決策方案來矯正識別結果，進一步提高了交通信號

4、燈識別的準確度。本文分別在巴黎礦業(yè)大學機器人研究中心(R0boticsCen廿eofMiIlesP撕sTech)的交通信號燈視頻圖像序列數(shù)據(jù)庫和我們自己拍攝的交通信號燈圖像庫上進行了大量實驗以驗證本文方法的性能，并分別采用Hog，Gabor，LBP，SIFT，Transfomedc010rsift，I迪s諗?shù)让枋鲎?，SVM、Adab00st、LR等分類器以及其他經(jīng)典的方法進行了比較。實驗結果表明本文提出的方法能取得更好的識別效果，適合于