復(fù)雜背景下的交通標(biāo)志識別系統(tǒng)的研究和構(gòu)建.pdf

1、隨著科技的發(fā)展,我國的汽車工業(yè)得到了蓬勃的進步,道路交通網(wǎng)絡(luò)被不斷擴充和提高,為經(jīng)濟的發(fā)展提供了重要的保障。但是伴隨而來是環(huán)境污染、能源浪費、道路擁擠、交通事故頻發(fā)等社會問題。智能交通系統(tǒng)作為該類問題的解決方法之一,可以有效利用各種交通設(shè)備使交通安全得到很大改善,能源消耗與環(huán)境污染得到有效的降低,創(chuàng)造極大的社會效益。交通標(biāo)志識別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的一個重要子系統(tǒng),對它的研究具有重要的理論意義和實用價值。
　　 本文主要針對交通標(biāo)

2、志識別系統(tǒng)的關(guān)鍵性技術(shù)進行了較為深入的研究,設(shè)計并構(gòu)建了一種新的交通標(biāo)志識別系統(tǒng)。本文的具體內(nèi)容主要包括以下五個方面:
　　 1.提出一種新的基于不同顏色空間的三通道的交通標(biāo)志分割算法。在黃色通道,采用基于RGB顏色空間的交通標(biāo)志分割方法,并為較強光照和普通光照設(shè)計了不同的算法;在藍(lán)色和紅色通道采用HSV彩色空間進行分割。實驗證明,該算法可以提高分割質(zhì)量,改善交通標(biāo)志識別系統(tǒng)的性能。
　　 2.設(shè)計一種適用于實景圖像中交

3、通標(biāo)志的目標(biāo)區(qū)域檢測方法。對分割后的交通標(biāo)志圖像進行一系列濾波和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理。首先消除孤立點,而后進行形態(tài)學(xué)處理,通過設(shè)定面積閾值的方法,濾除圖像中的干擾區(qū)域,最后通過投影法截取出可能的交通標(biāo)志區(qū)域。
　　 3.提出一種適用于實景圖像中交通標(biāo)志的形狀特征提取算法。采用形狀參數(shù)描述法,提取交通標(biāo)志的6個形狀特征,然后依照顏色通道信息選擇對應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行形狀識別并排除在濾波環(huán)節(jié)中沒有濾除掉的非感興趣區(qū)域。實驗證明,本文所選取特征具

4、有穩(wěn)定性,采用該形狀特征提取算法具有較高的魯棒性。
　　 4.提出一種適用于實景圖像中交通標(biāo)志的內(nèi)容特征提取算法。在對我國交通標(biāo)志顏色屬性和幾何屬性的對應(yīng)關(guān)系進行分析和歸納的基礎(chǔ)上,將我國三大類道路交通標(biāo)志劃分為4個子類。依據(jù)4個子類的特點,提出了一種適用于實景圖像中交通標(biāo)志的內(nèi)容特征提取算法。該算法采用組合矩和模板提取法相結(jié)合的方法提取出9個特征值。將這9個特征作為內(nèi)容識別網(wǎng)絡(luò)的輸入從而使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成交通標(biāo)志的內(nèi)容判別功能。<