復(fù)雜場景下的交通標(biāo)志識別技術(shù)研究.pdf

1、隨著城市建設(shè)規(guī)模的不斷擴大，市民生活水平正逐步提高，極大程度地加快了人們的生活節(jié)奏，私家車儼然成為眾多市民出行的重要交通工具。然而，隨著路面機動車輛的不斷增加，在給人們帶來便利的同時，也造成一些不容忽視的交通問題——道路交通擁堵和交通安全。而這些問題一方面與駕駛員的駕駛行為有著緊密的聯(lián)系，如酒駕、路怒、駕駛經(jīng)驗和不規(guī)范的駕駛行為等;另一方面與我國尚未健全的交通管理措施有關(guān)，如何建立規(guī)范有效的解決方案已成為世界各國共同克服的難題。目前，有

2、眾多學(xué)者認為:大規(guī)模地普及應(yīng)用智能交通技術(shù)，提高道路交通管理水平和智能駕駛系統(tǒng)運行質(zhì)量是實現(xiàn)道路交通系統(tǒng)良性發(fā)展的一條有效途徑。
　　交通標(biāo)志作為道路中一種重要的基礎(chǔ)輔助設(shè)施，通過提供指示和禁令等駕駛信息對交通流量的疏導(dǎo)，并且規(guī)范駕駛員的交通行為，確保交通秩序井然有序的進行。道路交通標(biāo)志識別(Road traffic sign recognition.RTSR)作為其智能駕駛輔助系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，引起眾多學(xué)者和相關(guān)科研機構(gòu)的重視

3、和研究。對于應(yīng)用在實際場景下的交通標(biāo)志識別系統(tǒng)，其所面臨的道路背景日趨復(fù)雜，而且所設(shè)計的識別系統(tǒng)對實時性和高效性的要求較高，這無疑是一個巨大的挑戰(zhàn)。本文主要針對復(fù)雜環(huán)境下的道路交通標(biāo)志的定位和識別相關(guān)算法展開了討論:
　　首先依據(jù)交通標(biāo)志的形狀特征，提出了基于小波低頻分量的邊緣檢測方法，檢測出交通標(biāo)志圖像的邊緣信息，接著，對其進行灰度形態(tài)學(xué)和紋理降噪處理，削弱灰度邊緣圖像中的噪聲干擾區(qū)域，然后，對降噪后的灰度圖像進行二值化處理，隨