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文檔簡介
1、交通標(biāo)志的實時檢測與識別是智能交通系統(tǒng)研究的重要組成部分,同時,隨著越來越多的組織和企業(yè)競相研究和開發(fā)無人駕駛車,使得這一技術(shù)受到越來越多的關(guān)注和研究。
本文主要針對交通標(biāo)志數(shù)據(jù)庫的建立和交通標(biāo)志的實時檢測進行了研究,進行研究和識別的交通標(biāo)志包括紅色、藍色和黃色標(biāo)志共24種。實驗數(shù)據(jù)的采集以及算法的測試都是基于無人車實驗平臺,設(shè)計和開發(fā)的交通標(biāo)志檢測與識別(Traffic sign Recognition,TSR)系統(tǒng)能夠適應(yīng)
2、天氣、光照和角度等多種變化。具體的工作內(nèi)容可以分為如下三個部分:
1.針對國內(nèi)現(xiàn)階段TSR研究中公開可用的交通標(biāo)志圖像數(shù)據(jù)庫很少,研究和分析了交通標(biāo)志圖像采集的特點,建立了一套圖像數(shù)據(jù)庫,包括檢測算法的測試數(shù)據(jù)集、識別算法的樣本訓(xùn)練集和測試集。
2.針對目前研究和分析交通標(biāo)志檢測算法性能的方法不多,基于開發(fā)的TSR系統(tǒng),提出一種交通標(biāo)志檢測算法的性能分析方法:采用類似黑盒測試方法,固定TSR系統(tǒng)中其它模塊不變,然后變
3、換不同的檢測算法,使用檢測圖像測試數(shù)據(jù)集進行測試,統(tǒng)計的數(shù)據(jù)包括檢測輸出率、檢測召回率、識別輸出率、檢測漏檢率、識別漏識率和系統(tǒng)處理速度6個指標(biāo),分析交通檢測算法的性能。
3.針對交通標(biāo)志檢測算法在光照條件不好、交通標(biāo)志傾斜較為嚴重時容易發(fā)生漏檢的情況,提出基于MSR(Multi Scale Retinex)彩色增強的交通標(biāo)志檢測算法,并通過LUT(Look-up Table)技術(shù)進行加速。算法通過兩次搜索方式進行檢測,首先在
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