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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著中國社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,城市交通出現(xiàn)了前所未有的迅猛增長(zhǎng),特別是近10年來,各類機(jī)動(dòng)車的保有量越來越大。我國城市特別是像廣州、深圳這樣的大城市,現(xiàn)有的道路交通設(shè)施和日益增長(zhǎng)的交通需求之間的矛盾日益突出,交通擁堵現(xiàn)象嚴(yán)重,交通事故頻發(fā),對(duì)人們的生命財(cái)產(chǎn)安全乃至國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展都構(gòu)成了巨大的威脅。因此,如何在現(xiàn)有的交通環(huán)境和條件下建立一個(gè)智能的車載輔助系統(tǒng),提升車輛行駛的安全性,減少道路交通事故,具有非常重要的社會(huì)意義和科研意義。
2、> 道路交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)是車載輔助系統(tǒng)的重要組成部分。本文旨在研究城市交通環(huán)境中禁令交通標(biāo)志的識(shí)別。在對(duì)相關(guān)課題做了大量國內(nèi)外調(diào)研之后,根據(jù)禁令交通標(biāo)志的特點(diǎn),設(shè)計(jì)并完成了一個(gè)實(shí)時(shí)性好,識(shí)別率較高,魯棒性強(qiáng)的禁令交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng),具體研究?jī)?nèi)容如下:
(1)禁令交通標(biāo)志的顏色分割。首先為了減弱或消除光照對(duì)后續(xù)圖像分割的影響,對(duì)自然場(chǎng)景中采集的彩色圖像在YCbCr顏色模型下進(jìn)行了光照均衡化處理,并將處理后的圖像顏色模型轉(zhuǎn)換到RG
3、B顏色模型。然后利用禁令交通標(biāo)志的顏色特征直接在RGB顏色模型下利用改進(jìn)的分割算法對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行顏色分割。并將分割結(jié)果與其他顏色模型下的分割結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比。
(2)基于形狀特征的禁令交通標(biāo)志檢測(cè)。先對(duì)顏色粗分割得到的二值圖像進(jìn)行膨脹、腐蝕、開啟和閉合等形態(tài)學(xué)組合處理得到感興趣區(qū)域。對(duì)傳統(tǒng)的圓形度檢測(cè)算法和基于特征參數(shù)的三角形檢測(cè)法進(jìn)行了改進(jìn),并利用改進(jìn)后的方法分別對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行形狀檢測(cè),并標(biāo)記和截取出符合要求的圓形區(qū)域
4、和倒立的等邊三角形區(qū)域,用于后續(xù)的標(biāo)志判別。
(3)深度學(xué)習(xí)模型MPCNN在禁令交通標(biāo)志判別中的應(yīng)用。詳細(xì)介紹了深度學(xué)習(xí)理論及常用的幾種深度學(xué)習(xí)模型。利用深度學(xué)習(xí)方法在對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別時(shí)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)從訓(xùn)練樣本中學(xué)習(xí)到抽象特征,而不需要人工參與提取特征的優(yōu)點(diǎn),本文采用了一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)模型—MPCNN對(duì)檢測(cè)出的禁令交通標(biāo)志進(jìn)行判別。詳細(xì)介紹了MPCNN模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及訓(xùn)練方法,并利用采集的樣本數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行了測(cè)試
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