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复杂场景下交通标志检测技术研究

作　者: 汪哲慎
导　师: 李翠华
学　校: 厦门大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 交通标识检测双向融合机制 Hough变换计算机视觉
分类号: TP274.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 362次
引　用: 10次
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内容摘要

作为智能汽车视觉系统的重要组成部分,同时作为自动目标检测与识别技术的一个典型应用,交通标志检测与识别技术越来越多地受到关注。但该课题由于对实时性能有很高的要求,在复杂场景下的应用仍存在很多问题。本文首先在目标检测中引入基于人类视觉习惯的分区优先搜索策略,根据实际图像中目标出现位置的规律,将图像划分为一级、二级搜索区域和不搜索区域。这种基于先验知识的优化机制大大提高了检索效率,同时降低了非目标区域对检测的干扰,提高了系统检测性能。在指定搜索区域内,针对复杂场景下的图像进行多空间、多通道结合的颜色检测。即在传统使用HSV空间中H通道作为检测依据的基础上,加入对RGB空间的三个通道和HSV中S通道的限制。将目标在实际图像中的颜色聚类特性作为先验知识融入到系统中,使颜色检测更符合人眼辨识颜色的习惯。本文还引入视觉注意模型,提出自顶向下与自底向上结合的双向融合机制,试图模拟人类视觉中有意识“主动寻找”与无意识“被动受吸引”相交互的视觉过程。实验表明,这种双向融合机制对复杂场景下的目标检测具有处理速度快、准确性高的特点,能够满足复杂场景下实时处理的要求。对于目标识别,本文提出了只记录离散化参数和用欧式距离进行近似的改进Hough变换算法,并用该方法对检测结果进行圆形检测,完成了目标识别的第一步,为进一步的工作奠定了基础。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-11
第一章绪论  11-14
  1.1 交通标志检测与识别的研究背景  11-12
  1.2 本文的主要研究内容  12-14
第二章交通标志检测与识别的相关技术及研究现状  14-23
  2.1 相关技术  14-19
    2.1.1 基于颜色的方法  15-18
    2.1.2 基于形状的方法  18-19
    2.1.3 其他方法  19
  2.2 国外研究进展  19-22
  2.3 国内研究现状  22
  2.4 主要技术难点  22-23
第三章双向融合的目标检测机制  23-45
  3.1 自顶向下任务驱动的主动搜索模式  24-31
    3.1.1 多空间多通道结合的颜色检测  24-27
    3.1.2 分区优先搜索策略  27-31
  3.2 自底向上数据驱动的视觉显著性模型  31-38
    3.2.1 视觉显著性模型  31-35
    3.2.2 交通标志的设计原则  35-36
    3.2.3 显著性标志区域检测  36-38
  3.3 双向融合的目标检测机制  38-42
  3.4 实验结果分析  42-44
  3.5 小结  44-45
第四章基于改进 Hough 变换的圆形检测  45-53
  4.1 Hough 变换原理  45-46
  4.2 Hough 变换检测圆  46
  4.3 用改进Hough 变换算法检测圆  46-50
  4.4 实验结果分析  50-52
  4.5 小结  52-53
第五章结束语  53-56
  5.1 主要研究工作总结  53-55
  5.2 展望  55-56
参考文献  56-61
研究生学习期间取得的成果和奖励  61-62
  研究生期间发表的论文:  61
   研究生期间参与的项目与学术活动:  61
  研究生期间获奖情况:  61-62
致谢  62

复杂场景下交通标志检测技术研究

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