道路交通標志檢測與識別技術(shù)的研究.pdf

1、隨著全球經(jīng)濟不斷發(fā)展，汽車保有量不斷增加，道路擁堵與交通事故頻繁發(fā)生影響著人們的出行效率，隨之產(chǎn)生的環(huán)境問題也影響了人類的健康。智能交通系統(tǒng)在此背景下引起了各國的廣泛關(guān)注，交通標志識別系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，其研究不僅具有較高的學(xué)術(shù)價值，還有重要的實際應(yīng)用價值和社會價值。道路交通標識是駕駛員或行人與道路環(huán)境溝通的信息載體，它一方面起到指引方向的作用，另一方面起到規(guī)范道路使用者行為的作用。
　　本文對交通標志識別系統(tǒng)中的

2、幾項關(guān)鍵技術(shù)展開研究，具體研究工作如下:
　　1.研究了基于顏色和形狀特征的交通標志檢測算法，針對RGB顏色空間模型易受光照影響的現(xiàn)象，采用基于HSV顏色空間和Lab顏色空間的分割算法，對二值圖像處理后結(jié)合形狀特征得到初步感興趣區(qū)域。
　　2.針對廣告牌和車牌等與標志相似背景的干擾問題，采用一種基于證據(jù)理論的交通標志定位方法，通過對候選區(qū)域?qū)ο蟮拈L寬比與信息熵構(gòu)造基本可信度分配，排除廣告牌車牌等干擾背景，提高定位精度。

3、>　　3.研究了交通標志的特征提取方法，采用多種特征融合的方法，研究了一種改進的自適應(yīng)權(quán)值HOG-LBP特征融合算法，通過對融合特征增加顏色信息，提高分類器對不同類型標志的識別準確率。
　　4.研究了基于支持向量機的交通標志分類算法，建立了交通標志樣本庫，構(gòu)造一對一與二叉樹結(jié)構(gòu)SVM對分類器進行訓(xùn)練與識別，利用類距離作為二叉樹的生成算法，通過對比實驗表明其優(yōu)勢。
　　5.針對視頻幀圖像每一幀檢測影響系統(tǒng)實時性的問題，研究了交