基于支持向量機的交通標志識別系統(tǒng)的研究.pdf

1、車輛在行駛過程中對周圍環(huán)境狀況的實時收集,可及時的向駕駛員做出指示或警告,以預防事故的發(fā)生.這是智能交通系統(tǒng)中安全駕駛輔助系統(tǒng)的一項重要工作.交通標志是架設在車道上方或道路兩旁的標識,其目的是為了警示駕駛員前方道路狀況的改變或限制某些駕駛行為以保證其它車輛或行人的安全.所以交通標志的自動分割和識別是智能交通系統(tǒng)的重要軟件支撐,具有重要的理論意義和實用價值.由于交通標志的自動分割和識別處理的對象是具有復雜背景的交通標志圖像,而且存在交通標

2、志的光照、褪色、變形、污損等問題.目前,基于中國特點的交通標志的分割和識別技術還不成熟,仍處于實驗室研究階段.該文將現(xiàn)代統(tǒng)計學習理論中的支持向量機技術與模式識別技術相結合,提出一種基于支持向量機的交通標志識別方法,為解決交通標志識別中存在的問題和困難找到一條切實可行的解決途徑,同時也拓寬了支持向量機應用研究的領域和范圍.交通標志識別的重點和難點在于交通標志的分割、特征提取以及分類識別器的設計.該文在將交通標志從復雜的背景中進行分割的研究

3、中,通過對交通標志外形特點和色彩特征的研究,提出了不受光照影響的基于RGB模型的交通標志分割方法,該方法可以直接對采集到的圖像進行分割,避免了計算量復雜的模型轉換,提高了算法的運算效率.特征提取是構造交通標志識別器的前提,考慮到我們最終的目標是要開發(fā)出能夠滿足實時要求且性價比高的交通標志識別系統(tǒng),所以在交通標志的特征提取中,我們盡量選取能夠代表交通標志特點,而且計算簡單的特征組成特征向量和樣本特征數(shù)據(jù)庫.由于支持向量機的特點以及在模式識