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文檔簡介
1、隨著社會經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展和人民生活質(zhì)量的不斷提高,汽車越來越成為人民生活不可或缺的一部分,在提高人民生活便利的同時也帶了很多的交通事故和安全隱患。迄今為止,國內(nèi)外出現(xiàn)了很多性能良好的檢測識別方法,但是這些研究大都是基于靜態(tài)的交通標志圖像,即使是自然場景下的交通標志圖像,其檢測和識別也是在電腦而非移動終端上進行的。移動終端上交通標志的檢測和識別,是智能交通和輔助駕駛中的重要組成部分,對于增加道路的通行潛力,優(yōu)化路況具有重要的研究意義。本文基
2、于這一背景,進行了面向移動智能終端的交通標志識別系統(tǒng)的技術研究,該系統(tǒng)分為客戶端和服務器端,通過手機攝像頭捕獲交通標志,并將檢測到的交通標志傳輸給服務器端進行識別,服務器端將識別的信息反饋給手機客戶端進行信息的顯示。
在交通標志的檢測模塊,本文采用基于顏色分割和霍夫變換相結合的檢測方法,該方法首先利用HSV顏色模型對交通標志進行顏色分割,其次對分割區(qū)域進行預處理,其中包括圖像的二值化,噪聲剔除和候選區(qū)域的選擇,然后再對候選區(qū)域
3、進行形狀預分類,最后通過霍夫變換進行形狀檢測,剔除其中不屬于交通標志的區(qū)域,完成交通標志的檢測?;谏鲜龇椒ㄔ谝苿涌蛻舳藢崿F(xiàn)交通標志檢測功能,并將檢測到的交通標志傳輸給服務器端進行后續(xù)的識別功能。
在交通標志的識別模塊,本文采用了基于稀疏表示的圖嵌入算法。該算法將圖嵌入算法和稀疏表示算法有效地融合到了同一個框架下,該方法不僅可以完好地保留數(shù)據(jù)集的局部流形結構,而且也可以保留全局判別信息。另外,考慮到交通信號的特殊性——不同信號
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