交通標(biāo)志識別技術(shù)研究.pdf

1、交通標(biāo)志識別系統(tǒng)（Traffic Sign Recognition，簡稱TSR）作為高級駕駛員輔助系統(tǒng)的重要部分，涉及模式識別、圖像處理、人工智能、通信技術(shù)等多個領(lǐng)域，已成為國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點之一。道路交通標(biāo)志中，警告標(biāo)志、禁令標(biāo)志和指示標(biāo)志是三種最重要、也是最常見的交通標(biāo)志，它們均具有特定的顏色和形狀用以區(qū)分其他物體，以達到提醒駕駛員或行人的目的。TSR通過安裝在機動車輛上的攝像機攝取自然場景圖像，并將圖像送至系統(tǒng)的圖像處理模塊進行

2、圖像理解、交通標(biāo)志檢測與識別，最后將識別結(jié)果告知駕駛員，以達到增強道路交通安全、降低交通擁擠的目的。本文對不同光照條件下的交通標(biāo)志檢測和粗分類進行了研究，并在粗分類的基礎(chǔ)上，探討了基于SVM和基于SIFT的識別方法。交通標(biāo)志的檢測提取直接影響后期的識別結(jié)果，本文通過設(shè)計不同的檢測和粗分類算法來適應(yīng)不同的光照條件，從而提高算法的魯棒性。另外，研究基于SVM和基于SIFT的方法在交通標(biāo)志識別方面的應(yīng)用，從而實現(xiàn)交通標(biāo)志內(nèi)容的準(zhǔn)確識別。

3、>　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴對現(xiàn)有的常用顏色分割算法進行比較分析，設(shè)計針對于光照充足條件下基于顏色和形狀信息的交通標(biāo)志檢測和粗分類算法。⑵對交通標(biāo)志的逆反射特性進行分析，設(shè)計驗證試驗，設(shè)計針對光照不足和黑暗條件下基于逆反射特性的交通標(biāo)志檢測和粗分類算法。⑶使用基于SVM和基于SIFT的方法進行交通標(biāo)志識別，研究了兩種方法的優(yōu)缺點。⑷在前面算法的基礎(chǔ)上，把檢測和粗分類算法與后期的識別算法結(jié)合起來，最終設(shè)計出一種適應(yīng)不同自然環(huán)境下的交通標(biāo)志