2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著科技的進步和社會城市化的發(fā)展,智能交通系統(tǒng)已經(jīng)成為解決城市道路交通的重要手段,其中基于視覺信息的車載智能安全輔助駕駛系統(tǒng)的研究更是成為近來研究的熱門話題。這些研究主要集中在交通標志的檢測與多種交通標志的分類識別上,對于含有文字(尤其是中文的)交通標志檢測與識別的研究相對較少。但是在各種交通標志中,含有文字的交通標志可以為駕駛員提供豐富且重要的道路信息,這些信息的提取和應(yīng)用對車載智能安全輔助駕駛、汽車無人駕駛等至關(guān)重要。特別是基于視頻

2、的交通標志文字檢測與識別具有廣闊的應(yīng)用前景。
  本文的研究目標是將靜態(tài)圖像中交通標志文字檢測與識別技術(shù)應(yīng)用于視頻中,并設(shè)計一個基于視頻的交通標志內(nèi)部文字檢測與識別的系統(tǒng)。論文的主要工作包含以下幾個方面:
  1.利用交通標志特有的顏色與形狀信息以及前后幀之間的關(guān)系,提出了一種基于內(nèi)容的視頻關(guān)鍵幀提取方法,并利用該方法提取出適合后續(xù)交通標志文字檢測與分割的視頻關(guān)鍵幀。
  2.在對字符型交通標志的檢測中,利用DfC(D

3、istance from Center,外邊緣到中心的距離)和DtB(Distance to Border,外邊緣到邊框的距離)的融合特征作為交通標志的形狀描述因子,結(jié)合線性支持向量機(Support Vector Machine,SVM)對矩形交通標志進行檢測,再通過利用交通標志內(nèi)部黑白點對和在垂直方向上投影曲線擬合的方法對字符型交通標志和指示型交通標志進行分類,該方法能準確地實現(xiàn)對字符型交通標志的檢測。
  3.利用文字與背景

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