霧霾天氣下交通限速標(biāo)志識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、大部分的交通事故都是因?yàn)轳{駛員超速行駛而引起的，加之這幾年我國(guó)霧霾天氣的逐漸加劇，更是對(duì)駕駛員準(zhǔn)確、及時(shí)地識(shí)別限速標(biāo)志產(chǎn)生很大的影響。因此，霧霾天氣下限速標(biāo)志識(shí)別的研究對(duì)保障道路安全以及保護(hù)駕駛員和行人安全有著重要的意義。
　　本文所研究的霧霾天氣下限速標(biāo)志識(shí)別算法共包含三部分：圖像去霧、限速標(biāo)志檢測(cè)以及限速標(biāo)志識(shí)別。論文主要工作包括：
　　在去霧算法方面，根據(jù)基于暗通道先驗(yàn)原理的去霧算法，對(duì)原有算法中全局光照強(qiáng)度的推算進(jìn)行

2、了改進(jìn)，引入了最大全局光照強(qiáng)度參數(shù)，防止推算出的光照強(qiáng)度落入亮度較高的天空區(qū)域而導(dǎo)致去霧效果出現(xiàn)色斑和失真。此外，改進(jìn)了透射率圖的求取過程，在求取前先對(duì)待去霧圖像做下采樣，然后計(jì)算透射率圖，最后將透射率圖還原成原始尺寸，改進(jìn)后的算法在保證原有算法效果的基礎(chǔ)上大幅提升了算法的處理速度。
　　在限速標(biāo)志檢測(cè)方面，在HSV彩色空間利用限速標(biāo)志的顏色特征分割出圖像中的紅色區(qū)域，對(duì)分割后的區(qū)域進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理去除孤立的噪點(diǎn)，然后計(jì)算區(qū)域的圓形

3、度找出所有的圓形區(qū)域，對(duì)限速標(biāo)志進(jìn)行粗定位。在此基礎(chǔ)上利用HOG特征訓(xùn)練SVM分類器，對(duì)粗定位的結(jié)果進(jìn)行判定，找出包含限速標(biāo)志的感興趣區(qū)域，完成限速標(biāo)志的檢測(cè)。
　　在限速標(biāo)志識(shí)別方面，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)限速標(biāo)志識(shí)別分類，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，無需手動(dòng)提取特征，利用多次卷積和下采樣操作，從最低級(jí)的特征逐級(jí)學(xué)習(xí)得到更高級(jí)的特征組合，實(shí)現(xiàn)對(duì)物體的最優(yōu)表示，達(dá)到最好的分類效果。
　　本文在Matlab平臺(tái)上對(duì)算法進(jìn)行了仿