基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著科技發(fā)展和社會(huì)的進(jìn)步，許多國(guó)家已基本建成現(xiàn)代化的國(guó)家道路交通網(wǎng)。與之相伴的是，交通安全、運(yùn)輸效率、環(huán)境污染和城市規(guī)劃等問(wèn)題也變得日益突出。目前，各國(guó)政府已從修建更多的道路、擴(kuò)展路網(wǎng)規(guī)模逐步轉(zhuǎn)移到采用高新智能技術(shù)改造現(xiàn)有的道路交通系統(tǒng)和管理體系上。智能交通系統(tǒng)是一個(gè)集通訊、檢測(cè)、控制和計(jì)算機(jī)技術(shù)于一體的綜合系統(tǒng)，對(duì)保障交通系統(tǒng)的運(yùn)行安全及運(yùn)輸效率，促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有重要的意義和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。 交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的一個(gè)

2、重要子系統(tǒng)，對(duì)它的研究具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。本文針對(duì)交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)中檢測(cè)和識(shí)別兩個(gè)階段的關(guān)鍵性技術(shù)進(jìn)行了較為深入的研究，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)。本文的主要工作和成果可以概括為以下四個(gè)方面： 1.提出了一種新的基于RGB顏色空間的交通標(biāo)志分割算法。針對(duì)我國(guó)交通標(biāo)志的顏色特征，提出了一種新的基于RGB顏色空間的快速交通標(biāo)志分割算法。該算法通過(guò)RGB分量值互減的方法來(lái)避免不同光照的影響。實(shí)驗(yàn)證明，

3、該算法可以在保證分割質(zhì)量的前提下，較大程度地減少運(yùn)算量，從而提高算法的運(yùn)算速度，改善交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的性能。 2.設(shè)計(jì)了一種適用于實(shí)景圖像中交通標(biāo)志的目標(biāo)區(qū)域檢測(cè)方法。通過(guò)對(duì)分割后的交通標(biāo)志圖像進(jìn)行一系列數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理，獲得圖像中可能的交通標(biāo)志區(qū)域，而后通過(guò)設(shè)定面積閾值的方法，濾除圖像中的干擾區(qū)域，最后通過(guò)投影法截取出可能的交通標(biāo)志區(qū)域。 3.提出了一種適用于實(shí)景圖像中交通標(biāo)志的形狀特征提取算法。利用交通標(biāo)志檢測(cè)過(guò)程中獲

4、取的交通標(biāo)志區(qū)域，采用基于區(qū)域特征的形狀參數(shù)描述法，提取交通標(biāo)志的形狀特征。實(shí)驗(yàn)證明，本文所選取特征具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性，所采用特征提取算法具有較高的魯棒性。 4.提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志兩級(jí)分類識(shí)別算法。在對(duì)我國(guó)交通標(biāo)志顏色和幾何屬性的對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行歸納的基礎(chǔ)上，將三大類116種道路交通標(biāo)志劃分為5個(gè)子類。依據(jù)5個(gè)子類的不同特點(diǎn)，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志兩級(jí)分類識(shí)別算法。分別提取交通標(biāo)志的形狀特征和不變矩特征作為兩級(jí)