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文檔簡介
1、隨著城市化的發(fā)展, 智能交通系統(tǒng)已經(jīng)成為解決城市道路交通的重要手段.
智能交通系統(tǒng)(ITS:Intelligent Transportation System)是集通訊、檢測、控制與計(jì)算機(jī)等技術(shù)為一體的綜合信息管理系統(tǒng).隨著智能交通系統(tǒng)的發(fā)展,“智能車(無人駕駛車)”也應(yīng)運(yùn)而生.反之,智能車研究日益成熟也推動(dòng)智能交通系統(tǒng)的發(fā)展.
基于計(jì)算機(jī)視覺的自然場景下的交通標(biāo)志識別是智能車輛研究的關(guān)鍵技術(shù)和難點(diǎn)之一.盡管
2、國內(nèi)外很多專家花費(fèi)了很多年的時(shí)間研究,但問題仍沒有很好的解決,因此至今對它的研究仍然引起了我們的關(guān)注.本論文就交通標(biāo)志檢測和識別進(jìn)行了以下幾個(gè)方面的研究:
(1)目前我們采集到的自然場景下的交通標(biāo)志均為RGB空間內(nèi)的彩色圖像,根據(jù)交通標(biāo)志的顏色特征,將圖像在RGB空間內(nèi)各個(gè)通道的特征進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)3個(gè)通道的差值保持在一定的范圍內(nèi),根據(jù)這一特征通過合適的閾值可以達(dá)到很好的效果.如果光照條件不正常則需進(jìn)行勻光的圖像增強(qiáng)操作.<
3、br> (2)對第一步分割后的圖像進(jìn)一步分析,得知圖像分割后會出現(xiàn)大量噪聲,這對后續(xù)的識別造成很大障礙.本文采取連同區(qū)域填充和面積閾值的方法去除大面積和小面積的噪聲點(diǎn).通過進(jìn)一步觀察交通標(biāo)志的特征,不難發(fā)現(xiàn)交通標(biāo)志的形狀具有規(guī)則的幾何外形.例如禁令標(biāo)志,它的外形為圓形.從數(shù)學(xué)角度出發(fā),本文提出了基于切線斜率變化統(tǒng)計(jì)的交通標(biāo)志形狀檢測算法,從而精確定位交通標(biāo)志.
(3) 交通標(biāo)志識別是最終將檢測到的交通標(biāo)志確定為何種交
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