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文檔簡介
1、基于機(jī)器視覺的自然場景交通標(biāo)志識別是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,對于輔助駕駛和無人駕駛都具有重要意義,得到廣泛關(guān)注。目前,國內(nèi)外學(xué)者針對交通標(biāo)志的識別提出了許多方法,但由于自然場景中交通標(biāo)志識別常受到外界條件影響,仍存在諸多不足。本文圍繞基于機(jī)器視覺的圖像檢測與識別方法等關(guān)鍵技術(shù)展開,實現(xiàn)了自然場景交通標(biāo)志圖像的預(yù)處理、分割、提取及識別。實驗表明,本文提出的方法識別率高,能夠較好地適應(yīng)多種外界條件下的交通標(biāo)志識別。
由于自然場
2、景受光照、天氣等因素影響,直接對圖像進(jìn)行分割,結(jié)果往往不夠理想,因此需要對圖像進(jìn)行預(yù)處理。目前,常用的預(yù)處理方法解決了光照變化的干擾,卻很少考慮天氣尤其是霧天對圖像分割的影響。本文通過圖像增強(qiáng)方法減少了光照對圖像分割的影響,并采用基于暗通道優(yōu)先的去霧方法對交通標(biāo)志圖像進(jìn)行預(yù)處理。實驗表明,通過預(yù)處理的交通標(biāo)志圖像,其顏色特征更突出。
準(zhǔn)確地將交通標(biāo)志從背景圖像中分割,是實現(xiàn)交通標(biāo)志識別的前提,本文采用具有明顯顏色區(qū)域特征的La
3、b顏色空間對交通標(biāo)志圖像進(jìn)行分割,并在分割的同時實現(xiàn)交通標(biāo)志的粗分類。
針對自然場景中交通標(biāo)志被遮擋、干擾等情況,本文采用雙向投影法對交通標(biāo)志進(jìn)行提取,實驗證明該方法能夠有效克服夜晚、側(cè)面、遮擋等復(fù)雜情況對交通標(biāo)志提取的影響;另外,針對雙向投影法對于同色群組交通標(biāo)志漏取及合并提取的問題,提出了改進(jìn)方法,實驗表明改進(jìn)的雙向投影法簡單易行,實現(xiàn)了同色群組交通標(biāo)志的單獨提取,提取準(zhǔn)確率提高,為交通標(biāo)志的高效識別奠定基礎(chǔ)。
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