復(fù)雜條件下交通標(biāo)識(shí)的檢測(cè)和識(shí)別算法.pdf

1、近年來，以計(jì)算機(jī)技術(shù)為代表的信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)得到了飛速發(fā)展，各個(gè)國家紛紛在高端信息領(lǐng)域投入了越來越多的人力、物力資源，以支持高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。其中，車輛數(shù)量增加對(duì)道路交通產(chǎn)生的擁擠現(xiàn)象和其對(duì)環(huán)境造成的惡劣影響使得越來越多的科學(xué)家開始研究和攻關(guān)無人駕駛領(lǐng)域的技術(shù)。而無人車研究的核心內(nèi)容存在兩個(gè)需要解決的問題，一是基于計(jì)算機(jī)輔助視覺實(shí)現(xiàn)對(duì)周邊交通場(chǎng)景及交通情況的感知判定，另外一個(gè)是對(duì)車輛行駛過程中周邊道路相應(yīng)交通標(biāo)識(shí)的自動(dòng)識(shí)別與檢測(cè)?；谶@樣

2、的需求對(duì)交通標(biāo)識(shí)的識(shí)別可以為車輛實(shí)現(xiàn)真正意義的“無人”行駛提供必須的理論支持和決策依據(jù)。
　　本文研究的主要工作內(nèi)容是研究了國內(nèi)外已有的基于交通標(biāo)識(shí)的檢測(cè)與識(shí)別算法，同時(shí)為了提高檢測(cè)效率進(jìn)行了交通標(biāo)識(shí)的跟蹤和狀態(tài)估計(jì)方面的研究。運(yùn)用MATLAB語言設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)對(duì)城市環(huán)境中的交通標(biāo)識(shí)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析，結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)果最終實(shí)現(xiàn)了城市交通環(huán)境中的交通標(biāo)識(shí)的檢測(cè)與識(shí)別仿真系統(tǒng)。
　　本課題的創(chuàng)新點(diǎn)主要包括以下幾個(gè)方面內(nèi)容：（1）在圖像

3、預(yù)處理階段基于RGB顏色空間通過實(shí)驗(yàn)選擇適用于城市環(huán)境背景的閾值可以更為有效的突顯交通標(biāo)識(shí)的特征顏色；（2）本課題對(duì)圖像數(shù)據(jù)灰度預(yù)處理后使用了Sobel算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，可以有效避免Sobel算子主體與背景區(qū)分不嚴(yán)格的缺點(diǎn)，降低了誤檢率；（3）通過實(shí)驗(yàn)確定了適合交通標(biāo)識(shí)的閾值，使用霍夫變換搜索超出閾值的聚集點(diǎn)完成了交通標(biāo)識(shí)圖像的提??；（4）本文對(duì)交通標(biāo)識(shí)目標(biāo)的狀態(tài)進(jìn)行了定義區(qū)分出了出現(xiàn)，活動(dòng)，消失，退出四類狀態(tài)，并使用無跡的卡爾曼濾波算

4、法預(yù)測(cè)交通標(biāo)識(shí)的相對(duì)運(yùn)動(dòng)，結(jié)合交通標(biāo)識(shí)的運(yùn)動(dòng)軌跡以及狀態(tài)實(shí)現(xiàn)交通標(biāo)識(shí)的跟蹤，可以有效的提高交通標(biāo)識(shí)的檢測(cè)效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示仿真系統(tǒng)基本可以準(zhǔn)確的檢測(cè)并提取出復(fù)雜城市交通情景下的交通標(biāo)識(shí)，并對(duì)提取出的交通標(biāo)識(shí)進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別準(zhǔn)確率較高，實(shí)現(xiàn)了30多大類基于符號(hào)類型的交通標(biāo)識(shí)的檢測(cè)與識(shí)別，本課題所實(shí)現(xiàn)的交通標(biāo)識(shí)檢測(cè)與識(shí)別的仿真系統(tǒng)還是具有比較好的性能。
　　本課題通過對(duì)交通標(biāo)識(shí)的檢測(cè)與識(shí)別算法的研究，針對(duì)城市交通環(huán)境通過實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了對(duì)復(fù)雜