基于視頻的交通標(biāo)志檢測(cè)與識(shí)別的研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展,汽車(chē)逐漸地普及,現(xiàn)有的道路通過(guò)能力逐漸難以滿(mǎn)足交通量快速增長(zhǎng)的需要,智能交通系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)成為一項(xiàng)備受關(guān)注的研究課題。本文根據(jù)科研項(xiàng)目《車(chē)載雷達(dá)前向防撞報(bào)警系統(tǒng)》的研制要求,對(duì)道路交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)展開(kāi)研究。
　　首先概述了交通標(biāo)志檢測(cè)與識(shí)別的研究與發(fā)展現(xiàn)狀,簡(jiǎn)述了交通標(biāo)志檢測(cè)與識(shí)別的系統(tǒng)框架。在基于其顏色先驗(yàn)信息的基礎(chǔ)上對(duì)道路交通標(biāo)志進(jìn)行粗分割,著重討論了基于RGB顏色空間固定差值分割和HSV顏色空間閾值分割

2、,比較了兩種算法的效果與效能并給出選擇建議。
　　其次,對(duì)粗分割后的圖像進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理并提取其邊緣信息得到較完整的目標(biāo)邊緣區(qū)域,再根據(jù)交通標(biāo)志特有的形狀特征,采用最小二乘擬合及輪廓追蹤精確定位出交通標(biāo)志。對(duì)精確定位后的交通標(biāo)志區(qū)域歸一化后提取不變矩特征,為后續(xù)交通標(biāo)志的識(shí)別打好基礎(chǔ)。
　　最后,在交通標(biāo)志識(shí)別中,本文先采用基于Hu不變矩的模糊C均值算法,根據(jù)樣本確定聚類(lèi)中心,然后通過(guò)計(jì)算測(cè)試樣本與聚類(lèi)中心的隸屬度確定所屬