智能車(chē)實(shí)時(shí)交通標(biāo)志識(shí)別和直線道路檢測(cè).pdf

1、近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)硬件的發(fā)展，微型電腦也具備了強(qiáng)大的信息處理能力，計(jì)算機(jī)視覺(jué)的處理技術(shù)逐漸走進(jìn)了人們的生活。隨著經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展、生活水平的不斷提高以及私家車(chē)的日益普及使得道路車(chē)輛激增，道路安全已成為社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題之一，作為解決交通安全的研究方向之一，智能交通系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。交通標(biāo)志識(shí)別和道路檢測(cè)作為智能交通系統(tǒng)的主要部分，有非常重要的研究意義和社會(huì)價(jià)值。
　　 本文首先總結(jié)分析了國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有的智能交通技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀以及優(yōu)缺點(diǎn)，并

2、在此基礎(chǔ)上，提出了一種新的智能車(chē)導(dǎo)航系統(tǒng)，其主要包括兩個(gè)方面：1、基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)交通標(biāo)志識(shí)別算法；2、基于視角幾何約束的道路行車(chē)線檢測(cè)。
　　 由于智能車(chē)在實(shí)際應(yīng)用中往往需要較高的實(shí)時(shí)性，所以我們的交通標(biāo)志識(shí)別算法沒(méi)有采用復(fù)雜的算法，而是充分利用了交通標(biāo)志固有的特點(diǎn)，通過(guò)簡(jiǎn)單圖像預(yù)處理、RGB和HSV顏色粗定位、形態(tài)學(xué)操作、自定義形狀粗過(guò)濾等算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通標(biāo)志的快速定位。之后通過(guò)內(nèi)部圖形和外部邊緣的色差分離出標(biāo)志內(nèi)部?jī)?nèi)

3、容，對(duì)其統(tǒng)計(jì)基于八方向梯度的特征向量，并用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練分類(lèi)器，這樣既保證了識(shí)別的精度，又滿足了實(shí)時(shí)性需求。
　　 此外，在道路行車(chē)線檢測(cè)算法方面，我們首先在智能車(chē)上的道路圖片中利用sobel算子和tukey權(quán)值函數(shù)擬合出基本道路直線，然后對(duì)這些線采取道路間距離、與消失點(diǎn)距離、斜率等視角幾何約束確定道路可能存在的左右邊線以及中線，該算法很大程度上減少了陰影邊界、建筑邊界等其他干擾線的影響。此外，考慮到實(shí)際交通道路通常具有平坦穩(wěn)