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交通标志内核识别方法的研究

作　者: 左丹丹
导　师: 朱双东
学　校: 宁波大学
专　业: 电路与系统
关键词: 交通标志识别颜色—几何模型模式识别禁令标志指示标志
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 52次
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内容摘要

随着我国城市化速度的快速提高,车辆普及化程度也大幅度提高,机动车和出行人的数量大量增加。由于道路承载能力难以满足如此大的交通吞吐量,因此道路拥挤加剧,交通事故越来越多,道路的安全问题和交通的效率问题越来越受到人们关注。ITS(Intelligent Transportion System,ITS)系统,即智能交通系统,被认为是解决上述问题的有效手段。ITS系统是集计算机、控制、检测、通讯于一体的综合系统。其中TSR(Traffic Sign Recognition,TSR)系统便是ITS系统的一个重要的子系统。TSR系统是以数字图像处理与检测技术为基础,通过对车辆进行信息化和智能化控制,解决驾驶安全问题和城市交通堵塞问题的一个智能系统。目前针对TSR系统的研究已成为国内外研究的热点。目前,现有的交通标志识别算法各有千秋,但也存在一些不足。因此,本文提出一些新的算法和思路,弥补这些缺陷,对TSR系统的发展和实际应用都具有重要的意义。交通标志识别系统由安装在车辆上的照相机来捕捉交通场景中交通标志,然后通过计算机来完成检测和识别。由于自然条件的不稳定性和交通标志本身的复杂性,交通标志识别的主要难点有:1)自然环境下获取的交通标志图像质量不稳定;2)交通标志图片库的建立。本学位论文基于以上两点,结合中国的实际情况,在交通标志识别分类算法中做了以下三方面的工作。首先,在已有的交通标志识别分类算法的基础上,结合道路交通标志颜色—几何模型,提出一种用于交通标志识别的多层识别准则。该准则具有结构简单、易于实现,实时性强的特点。其次,针对目前交通标志分类识别算法的不足,深入研究了神经网络在交通标志识别中的应用,并将其与传统分类算法结合,灵活地运用到识别准则中。仿真实验证明,智能分类算法与传统分类方法的结合具有易实现,识别成功率高等特点。最后,在图像特征提取方面,分析了图像描述的不同方法和特征,最后选用了Hu不变矩、图像其他区域特征与几何特征相结合的方法,针对不同类型的交通标志采用不同的特征值。这种方法优化了比较单一的传统的分类准则,本文所提出的交通标志的识别算法能有效提高分类识别的成功率。本学位论文在最后一章,总结了全文的工作,并提出了后续工作的研究思路,对下一步研究工作具有指导性的意义。最后,针对学位论文所作的研究在实际生活中的应用作了展望。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-10
引言  10-12
1 绪论  12-16
  1.1 研究背景及意义  12
  1.2 交通标志识别的发展与现状  12-14
  1.3 论文的主要内容及组织结构  14-16
2 数字图像描述概述  16-28
  2.1 灰度描述  16-20
    2.1.1 直方图特征  16-17
    2.1.2 链码描述  17-19
    2.1.3 傅里叶描述  19-20
  2.2 区域特征  20-26
    2.2.1 几何特征  20-21
    2.2.2 图形的不变矩  21-23
    2.2.3 形态分析  23-26
  2.3 小结  26-28
3 指示标志识别准则  28-39
  3.1 交通标志简介  28-30
    3.1.1 交通标志的分类  28-30
  3.2 指示标志内核图形的识别  30-33
    3.2.1 指示标志的先验信息  30-31
    3.2.2 指示标志内核分割  31-32
    3.2.3 指示标志内核图形的分类  32-33
  3.3 指示标志内核图形的识别方法  33-37
    3.3.1 内核的形态学骨架特征  35-36
    3.3.2 内核图形骨架的分叉点  36-37
  3.4 指示标志内核图形数据库的建立  37-38
  3.5 小结  38-39
4 禁令标志内核识别准则  39-49
  4.1 禁令标志的先验信息  39-47
    4.1.1 特殊禁令标志的识别  41-44
    4.1.2 黑色内核交通标志分类  44-47
  4.2 含有红色内核的交通标志的分类  47-48
  4.3 小结  48-49
5 神经网络在交通标志识别中应用  49-56
  5.1 SVM 用于交通标志识别  49-50
    5.1.1 支持向量机  49
    5.1.2 支持向量机识别步骤  49-50
  5.2 8-链表边界表示作为识别特征  50-52
  5.3 指示标志的SVM 识别  52-53
  5.4 禁令标志的SVM 识别  53-55
  5.5 小结  55-56
6 仿射变换在交通标志识别中的应用  56-63
  6.1 仿射变换  56-59
    6.1.1 仿射变换的定义  56-57
    6.1.2 仿射变换在形状矫正中的应用  57-59
  6.2 利用仿射变换矫正变形的交通标志  59-61
    6.2.1 交通标志的变形情况分析  59-60
    6.2.2 算法实现步骤  60-61
  6.3 仿真实验  61-62
  6.4 小结  62-63
7 结束语  63-65
  7.1 论文完成的主要工作  63-64
  7.2 结论  64
  7.3 展望  64-65
参考文献  65-70
在学研究成果  70-71
致谢  71

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