基于圖像的AGV道路交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、隨著城市化的發(fā)展、汽車的普及，道路交通的擁擠，交通事故的頻繁和道路運(yùn)輸效率低等問題越來越來嚴(yán)重。在此背景下，許多發(fā)達(dá)國家開始采用高新技術(shù)改造現(xiàn)有的道路交通系統(tǒng)，即智能交通系統(tǒng)。這是一種集通訊、檢測、控制與計(jì)算機(jī)等技術(shù)為一體的。實(shí)現(xiàn)該系統(tǒng)的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)就是要發(fā)展具有主動(dòng)安全技術(shù)的智能駕駛車輛。
　　 基于計(jì)算機(jī)視覺的交通標(biāo)志識(shí)別是智能駕駛車輛的關(guān)鍵技術(shù)和難點(diǎn)之一。因此，在車載視覺系統(tǒng)中，如何有效地識(shí)別道路交通標(biāo)志是一個(gè)非常重要的研

2、究課題。目前，已有的各種交通標(biāo)志識(shí)別算法，各具特色，在某些特定場合發(fā)揮一定的功效，不過也存在一些不足。本課題的研究目的是為了克服這些不足，提高交通標(biāo)志識(shí)別算法的實(shí)時(shí)性和精度，這對(duì)實(shí)際應(yīng)用具有重要的意義。
　　 在分析和總結(jié)國內(nèi)外對(duì)交通標(biāo)志進(jìn)行檢測和分類識(shí)別的基礎(chǔ)上，文本研究了交通標(biāo)志識(shí)別的四大關(guān)鍵技術(shù)：預(yù)處理技術(shù)，分割技術(shù)，特征提取技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類技術(shù)，提出了交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的框架。接著結(jié)合具體識(shí)別目標(biāo)，對(duì)分割技術(shù)和特征提取技

3、術(shù)做了深入剖析后，提出了基于不變矩和模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志識(shí)別算法。把模糊技術(shù)引入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，利用模糊技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)來克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)，最后詳細(xì)探討了基于不變矩和模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法，并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比，從而證明了本文提出基于不變矩和模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志識(shí)別算法的有效性和優(yōu)越性。實(shí)驗(yàn)表明，采用本文提出的算法對(duì)交通標(biāo)志進(jìn)行識(shí)別與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比其訓(xùn)練速度更快，精度更高，能滿足智能駕駛車輛系統(tǒng)在道路交通標(biāo)