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基于支持向量机的交通标志识别研究

作　者: 谷会芬
导　师: 侯培国
学　校: 燕山大学
专　业: 测试计量技术及仪器
关键词: 交通标志颜色分割 Hough变换不变矩支持向量机
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 88次
引　用: 1次
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内容摘要

随着科学技术的发展和社会的进步，城市交通拥挤特别是高速公路的交通事故频发，交通拥挤日益严重，现已成为交通安全的主要问题之一。于是智能交通系统(ITS)应运而生并得到迅速发展。ITS的核心技术涉及通信技术、图像处理、模式识别、人工智能、电子技术、控制技术和信息工程技术等，是一门综合性学科。交通标志识别系统作为智能交通系统的重要组成部分也已经成为研究的热点。交通标志识别一般分为标志的检测和识别两个阶段。本文对这两个阶段的关键技术进行了深入的研究。通过对交通标志的特点分析，采用颜色特征和形状特征相结合的交通标志检测算法。首先，基于RGB颜色空间的分量色差法对交通标志进行颜色分割。其次，通过区域标记法去除大量干扰区域并采用数学形态学处理进一步消除噪声的干扰。然后，采用Canny算子进行边缘提取。并采用改进的Hough变换进行形状检测。最后，采用投影法定位分割获得交通标志图像。通过对统计学习理论和支持向量机理论的学习，设计了支持向量机分类器对交通标志进行分类。以不变矩特征作为分类数据库，完成了分类器的训练和识别，从而实现了交通标志识别系统的功能。该方法优化了系统流程，提高了准确率，同时降低了系统的复杂度。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-15
  1.1 课题的研究背景与意义  9-10
  1.2 课题的主要算法  10-11
  1.3 国内外研究现状  11-13
    1.3.1 国外研究现状  11-12
    1.3.2 国内研究现状  12-13
  1.4 交通标志识别的主要难题  13-14
  1.5 本文主要研究内容  14-15
第2章交通标志图像检测  15-33
  2.1 交通标志的基本知识  15-16
  2.2 基于颜色特征的交通标志检测  16-22
    2.2.1 RGB 颜色空间  16-17
    2.2.2 HSI 颜色空间  17-19
    2.2.3 HSV 颜色空间  19-20
    2.2.4 RGB 颜色分量差值法  20
    2.2.5 交通标志图像分割实验与结果分析  20-22
  2.3 图像标记法去噪  22-23
  2.4 数学形态学  23-25
    2.4.1 数学形态学基本理论  23-24
    2.4.2 数学形态学处理图像结果与分析  24-25
  2.5 边缘提取  25-28
    2.5.1 Sobel 算子  26
    2.5.2 Canny 算子  26-27
    2.5.3 边缘检测结果与分析  27-28
  2.6 Hough 变换  28-30
    2.6.1 Hough 变换  28-29
    2.6.3 改进的 Hough 变换  29-30
    2.6.4 基于 Hough 变换的形状检测  30
  2.7 投影法定位  30-31
  2.8 交通标志检测框架  31
  2.9 本章小结  31-33
第3章交通标志图像特征提取  33-39
  3.1 图像特征提取概述  33-34
  3.2 不变矩理论  34-35
  3.3 特征提取流程  35-38
  3.4 本章小结  38-39
第4章统计学习理论与支持向量机  39-53
  4.1 机器学习  39-40
    4.1.1 机器学习原理  39-40
    4.1.2 经验风险最小化  40
  4.2 统计学习理论  40-43
    4.2.1 VC 维  41
    4.2.2 推广性的界  41-42
    4.2.3 结构风险最小化  42-43
  4.3 支持向量机理论  43-52
    4.3.1 广义最优分类平面  43-46
    4.3.2 支持向量机及其核函数  46-48
    4.3.3 多分类支持向量机  48-52
  4.4 本章小结  52-53
第5章交通标志识别系统的设计与实现  53-57
  5.1 交通标志识别框架  53
  5.2 实验环境  53
  5.3 支持向量机的训练分类  53-55
    5.3.1 数据准备  53-54
    5.3.2 分类器的训练识别  54-55
  5.4 实验结果和分析  55-56
  5.5 本章小结  56-57
结论  57-59
参考文献  59-63
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果  63-64
致谢  64-65
作者简介  65

基于支持向量机的交通标志识别研究

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