路面箭頭識別方法的研究.pdf

1、交通環(huán)境復雜多變，其中包含大量的交通信息，如信號燈，交通標志，斑馬線、路面箭頭等等，對于駕駛員而言，要時刻留意所有信息是一件十分困難的事情，駕駛員對交通信息的錯誤理解或者注意力不集中都會導致交通事故的發(fā)生，尤其是在十字路口的車道變換中常常會有交通事故的發(fā)生，且發(fā)生率逐年增高。而路面上的箭頭可以幫助駕駛員更好的理解路面環(huán)境，提前做好變道的準備，從而減少或者避免交通事故的發(fā)生，因此，及時、準確地識別路面上的箭頭具有十分重大的意義。
　

2、　本文以車載相機作為獲取信息的主要手段，提出了一種基于樹狀結(jié)構(gòu)的類Haar特征與級聯(lián)Adaboost分類器相結(jié)合的識別算法對路面箭頭進行識別。首先，對圖像進行預處理，把圖像灰度化，并且轉(zhuǎn)化成俯視圖，其次，進行粗識別，由于路面箭頭比周圍路面亮的特點，本文提出了在俯視圖中逐行切片濾波的方法來提取白色區(qū)域，在一定程度上避免了光照條件和標線磨損得影響，然后對全圖遍歷及積分圖計算統(tǒng)計白點個數(shù)，獲取滿足規(guī)格的白色候選區(qū)域，減少了其他白色物體出現(xiàn)的影

3、響;再次，利用多類別的樹狀識別結(jié)構(gòu)，采用拓展后的類Haar特征和級聯(lián)Adaboost分類器結(jié)合對候選區(qū)域進行驗證。最后，采用融合算法對箭頭進行多幀融合，本文采用基于特征的多目標跟蹤方法來判斷兩幀圖像中的路面箭頭是否為同一個箭頭，如果一段視頻中累計有三幀圖像跟蹤失敗，則程序結(jié)束，根據(jù)投票法輸出識別結(jié)果，從而提高識別率。
　　本文在前方車載相機上實現(xiàn)了該算法，對于不同的場景進行了測試，并且與其他識別箭頭的方法進行了比較，實驗結(jié)果表明，