自然場景中道路交通標(biāo)志檢測與識別.pdf

1、隨著社會的發(fā)展，汽車逐漸普及，隨之也帶來了交通擁擠加劇，事故頻發(fā)等問題。無人駕駛車輛的研究可以為駕駛員提供輔助信息，從而提高行車的安全性和交通運(yùn)行效率。對交通標(biāo)志的檢測、提取和理解更是在復(fù)雜交通環(huán)境下無人駕駛車必不可少的關(guān)鍵技術(shù)，也是難點(diǎn)之一。光照條件的變化、交通標(biāo)志本身顏色的退化、部分遮擋、復(fù)雜場景下相似物體的干擾等構(gòu)成了交通標(biāo)志檢測和識別的挑戰(zhàn)因素。
　　本文旨在對自然場景下圖片中的交通標(biāo)志檢測和識別算法進(jìn)行研究。針對目前我國

2、尚沒有公開、通用的交通標(biāo)志檢測數(shù)據(jù)集，本文構(gòu)建了一個挑戰(zhàn)性強(qiáng)、經(jīng)過完整標(biāo)注的交通標(biāo)志檢測數(shù)據(jù)集，涵蓋了大部分常見的交通標(biāo)志。針對自然場景下交通標(biāo)志檢測的各種干擾，本文提出了一個魯棒的交通標(biāo)志檢測算法，輸入的圖片依次經(jīng)過顏色分割、形態(tài)學(xué)開運(yùn)算、連通區(qū)域標(biāo)記、形狀篩選、用支持向量機(jī)和梯度方向直方圖訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)分類器掃描交通標(biāo)志等處理，能夠很好地在復(fù)雜背景下檢測出交通標(biāo)志。深度學(xué)習(xí)是近兩年模式識別領(lǐng)域的熱點(diǎn)，在各種物體識別領(lǐng)域取得了革命性的