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文檔簡介
1、交通標志是道路交通系統(tǒng)的一個重要組成部分。交通標志檢測與識別系統(tǒng)有著廣泛的應用前景,它是駕駛輔助系統(tǒng)的重要組成部分,提高了駕駛車輛的安全性,也是無人駕駛智能車一個必備的系統(tǒng)。由于其在實際中有廣泛的應用前景,諸多汽車產商和電子企業(yè)大力投資研發(fā)生產相關產品。現(xiàn)實城區(qū)復雜環(huán)境下的交通標志檢測和識別技術在機器視覺和人工智能領域中是一個很有挑戰(zhàn)性的課題。本文針對城區(qū)綜合環(huán)境下的交通標志的檢測與識別問題,進行了以下的幾個方面的討論和研究:
2、 首先,敘述了課題的研究背景和意義、交通標志檢測與識別技術在國內外的發(fā)展現(xiàn)狀,簡要分析了交通標志檢測與識別的研究難點。然后根據國標文件(GB5768.1-2009)對城市道路常見的交通標志牌的規(guī)定以及城區(qū)道路環(huán)境成像特點的分析,構建了一個城區(qū)道路交通標志檢測與識別的實驗系統(tǒng)。
在交通標志檢測技術方面,主要研究了2種不同的交通標志檢測的方法。第一種方法是基于顏色和形狀信息,這個方法檢測速度較快,同時不需要任何的樣本。第二
3、種方法是基于顏色信息和Adaboost的交通標志檢測技術,此方法需要的訓練樣本比較多,適合于采集樣本充足的情況。第二種方法還可以擴展應用于信號燈檢測、行人檢測等。
在交通標志的識別方面,本文主要研究了2類不同的交通標志識別方法。第一類方法是基于Zernike不變矩結合支持向量機(SVM)的識別算法,這種方法在小量樣本情況下就能得到很好的分辨效果,并且識別速度也較快,有很強的實用性。第二類方法分為基于稀疏表達分類算法(SRC
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