無(wú)人駕駛汽車的交通標(biāo)志圖文識(shí)別與理解.pdf_第1頁(yè)
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1、目前,隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,車輛作為人們出行必備的交通工具已很普及,但交通安全事故的數(shù)量也呈上升趨勢(shì),因此智能交通系統(tǒng)也越來(lái)越受到人們的關(guān)注。目前交通標(biāo)志識(shí)別作為智能交通系統(tǒng)重要的組成部分已成為研究熱點(diǎn),但現(xiàn)實(shí)戶外場(chǎng)景存在許多多變因素的影響,因此它比非自然場(chǎng)景下的目標(biāo)識(shí)別更具挑戰(zhàn)。本論文主要在交通標(biāo)志檢測(cè)、矯正、內(nèi)核提取以及交通標(biāo)志分類識(shí)別等方面做了一些相關(guān)的研究工作,本文研究的主要內(nèi)容和取得的成果如下:
   (1)結(jié)合RG

2、B動(dòng)態(tài)差值法和形狀信息實(shí)現(xiàn)交通標(biāo)志定位。首先在基于顏色粗定位方面,對(duì)比了RGB顏色空間與HSV顏色空間的顏色分割方法,基于算法實(shí)時(shí)性的考慮,采用了RGB動(dòng)態(tài)差值算法來(lái)對(duì)交通標(biāo)志圖像進(jìn)行顏色分割。通過(guò)RGB空間各分量的差值初步提取交通標(biāo)志區(qū)域,對(duì)目標(biāo)區(qū)域的像素進(jìn)行均值處理,并基于區(qū)域均值建立新的差值,最后完成交通標(biāo)志顏色分割,獲得較好的效果同時(shí)保證了實(shí)時(shí)性。其次在基于形狀精確定位方面,對(duì)三類交通標(biāo)志的形狀進(jìn)行了形狀分析和算法設(shè)計(jì),對(duì)三角形

3、采用了多變形逼近算法實(shí)現(xiàn)定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示在復(fù)雜的場(chǎng)景下定位效果較好。
   (2)采用稀疏低秩逼近算法來(lái)實(shí)現(xiàn)交通標(biāo)志矯正。交通標(biāo)志內(nèi)部紋理具有對(duì)稱性以及輪廓規(guī)則性,基于這種特性,本文采用稀疏低秩逼近算法,結(jié)合仿射變換,針對(duì)交通標(biāo)志內(nèi)部紋理區(qū)域,分別對(duì)x,y方向軸設(shè)置仿射變換矩陣,計(jì)算每步的稀疏秩,通過(guò)軟閾值判斷是否為最優(yōu)低秩矩陣,最優(yōu)低秩圖像紋理對(duì)應(yīng)為最終矯正的交通標(biāo)志圖文。通過(guò)實(shí)驗(yàn)顯示,該方法具有較強(qiáng)的魯棒性,可以有效的提高

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