基于支持向量機(jī)的多特征交通標(biāo)志識別的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著人們生活生平的提高，汽車逐漸普及，越來越成為人們喜愛的交通工具。隨之而來的交通安全問題也備受關(guān)注，交通事故的發(fā)生率每年都有所增加，盡管有交通法規(guī)的約束以及道路交通標(biāo)志的提醒和警告，似乎還是不能夠做到時刻警醒駕駛員注意交通安全。隨著近年來輔助駕駛、無人駕駛以及道路交通標(biāo)志自動檢測等概念的提出，使得交通標(biāo)志識別(Traffic Sign Recognition，TSR)的研究具有極其重要的現(xiàn)實意義和實際應(yīng)用價值。
　　交通標(biāo)志識別

2、主要涉及兩大方面:交通標(biāo)志檢測以及交通標(biāo)志具體內(nèi)容的識別。鑒于交通標(biāo)志明顯的顏色特征和形狀特性，檢測階段主要以顏色作為主要依據(jù)對圖像進(jìn)行維持色彩的增強(qiáng)，利用顏色的灰度值計算的雙閾值對圖像進(jìn)行二值化，然后采用經(jīng)驗閾值與自適應(yīng)閾值相結(jié)合的面積閾值篩選方法對分割出的感興趣區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步甄選，其中面積比較大的符合比例要求的區(qū)域?qū)ζ溥M(jìn)行區(qū)域分割，并判斷識別，以確定其內(nèi)部是否包含交通標(biāo)志。分類識別階段，則采用支持向量機(jī)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)機(jī)制來進(jìn)行。第一步，

3、先進(jìn)行形狀的區(qū)分，通過邊緣方向直方圖進(jìn)行邊緣輪廓的特征提取，進(jìn)而利用SVM進(jìn)行分類;第二步，針對交通標(biāo)志內(nèi)部區(qū)域信息進(jìn)行Hu不變距和Zernike矩的描述，再次通過訓(xùn)練的支持向量機(jī)分類器進(jìn)行判別，從而確定交通標(biāo)志的準(zhǔn)確信息。在支持向量機(jī)的形狀分類過程中，針對邊緣的提取對樣本進(jìn)行處理以及根據(jù)邊緣輪廓特征值進(jìn)行加權(quán)判別，找出每個形狀的決定性特征，進(jìn)行權(quán)值的分配，從而提高識別率;在區(qū)域信息的識別過程中將由低階矩構(gòu)造出來的Hu不變矩和Zerni