矩形交通標(biāo)志文本行檢測(cè)算法研究.pdf

1、無(wú)人駕駛系統(tǒng)和先進(jìn)輔助駕駛系統(tǒng)是智能交通的重要組成部分。道路交通標(biāo)志自動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別是無(wú)人駕駛系統(tǒng)和先進(jìn)輔助駕駛系統(tǒng)的關(guān)鍵問(wèn)題之一。在交通標(biāo)志中，矩形交通標(biāo)志上包含豐富的道路交通信息，如文本、符號(hào)等內(nèi)容，這些信息對(duì)于提高交通安全和通行效率起到重要作用。因此快速檢測(cè)并提取矩形交通標(biāo)志中包含的文本信息具有重要的研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用前景。
　　本論文以中國(guó)矩形交通標(biāo)志內(nèi)的中文文本為研究對(duì)象，對(duì)矩形交通標(biāo)志內(nèi)的中文文本進(jìn)行檢測(cè)并提取文本行。本文的

2、工作主要包括以下幾個(gè)方面:
　　(1)矩形交通標(biāo)志中文本區(qū)域的粗檢測(cè)。首先采用了RGB和HSV顏色空間相結(jié)合的方法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理以減少顏色失真和光照變化等因素對(duì)文本檢測(cè)的影響。之后改進(jìn)了基于八叉樹(shù)顏色量化的多分層算法實(shí)現(xiàn)文本區(qū)域的粗檢測(cè)。
　　(2)矩形交通標(biāo)志中文本區(qū)域的精確檢測(cè)。在文本粗檢測(cè)的基礎(chǔ)上，給出了一種基于學(xué)習(xí)的多級(jí)聯(lián)過(guò)濾算法實(shí)現(xiàn)文本區(qū)域的精確檢測(cè)。具體而言，使用幾何特征和HOG特征結(jié)合Adaboost分類(lèi)器構(gòu)

3、成檢測(cè)過(guò)濾系統(tǒng)，去除非文本區(qū)域。最后設(shè)計(jì)了丟失文本區(qū)域召回算法，提高文本區(qū)域的查全率。并采用非極大值抑制算法提高文本檢測(cè)的精確度。
　　(3)矩形交通標(biāo)志中文本行的檢測(cè)。針對(duì)精確檢測(cè)的文本區(qū)域，改進(jìn)了基于核邏輯回歸的度量學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)文本行的檢測(cè)。該方法對(duì)矩形交通標(biāo)志中文本區(qū)域大小不一，分布錯(cuò)亂和間距不等具有較好的魯棒性。
　　為了測(cè)試本論文提出算法的性能，本文建立1509幅中國(guó)矩形交通標(biāo)志數(shù)據(jù)庫(kù)，從中隨機(jī)選擇436幅圖像作為測(cè)試