交通標(biāo)志的自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別.pdf

1、高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(Advanced Driver Assistance System，ADAS)是指各種高科技的交通系統(tǒng)，這些系統(tǒng)設(shè)計(jì)的目的是通過幫助駕駛員提高道路以及潛在威脅的意識(shí)來增強(qiáng)道路交通安全。作為ADAS重要的子系統(tǒng)之一，交通標(biāo)志識(shí)別的設(shè)計(jì)已經(jīng)成為一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的問題，因此在智能運(yùn)輸領(lǐng)域成為了一項(xiàng)重要的熱門研究主題。實(shí)時(shí)交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)通?？梢苑譃?個(gè)階段:檢測(cè)階段、跟蹤階段和分類識(shí)別階段。
　　近年來的研究表明通

2、過特征提取的方法可以得到比較好的識(shí)別性能。本文以交通標(biāo)志的自然場(chǎng)景作為研究對(duì)象，主要研究了交通標(biāo)志圖像預(yù)處理、交通標(biāo)志檢測(cè)和交通標(biāo)志識(shí)別，具體內(nèi)容如下:
　　1)針對(duì)自然場(chǎng)景下交通標(biāo)志圖像存在噪聲影響檢測(cè)效果的情況，本文考慮了局部像素的空間相關(guān)性，利用圖像平滑濾波的預(yù)處理技術(shù)來去除交通標(biāo)志圖像中的噪聲，為后面的魯棒的交通標(biāo)志檢測(cè)提供基礎(chǔ)。另外，本文主要研究探討了兩種圖像預(yù)處理技術(shù):高斯濾波和中值濾波，通過實(shí)驗(yàn)分析高斯濾波預(yù)處理技術(shù)

3、比中值濾波獲得了更加魯棒的檢測(cè)性能。
　　2)針對(duì)傳統(tǒng)均值漂移分割算法分割區(qū)域不夠完整正確的情況，本文實(shí)現(xiàn)探討了均值漂移(Mean Shift)圖像分割算法，并在此基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行擴(kuò)展以及核函數(shù)的改進(jìn)，最后本文將改進(jìn)的均值漂移方法應(yīng)用于預(yù)處理后的圖像分割獲得了魯棒的檢測(cè)性能。根據(jù)實(shí)現(xiàn)分析，經(jīng)過本文改進(jìn)的均值漂移分割算法比傳統(tǒng)的均值漂移在檢測(cè)性能上獲得了提升，為后面的交通標(biāo)志識(shí)別提供了較好的候選交通標(biāo)志區(qū)域。
　　3)針對(duì)傳統(tǒng)的