基于穩(wěn)定特征的交通標志檢測與識別技術(shù)研究.pdf

1、在交通環(huán)境中，交通標志是實施交通管理、保障道路暢通與行車安全的重要設(shè)施。交通標志的自動檢測和識別是智能輔助駕駛系統(tǒng)和無人駕駛汽車進行交通環(huán)境認知不可或缺的組成部分，具有切實的研究意義和實用需求。光照變化和部分遮擋是影響視頻圖像交通標志正確檢測與識別的重要因素，在這兩種情形下有效地從視頻圖像中檢測并識別交通標志是一項非常具有挑戰(zhàn)性的研究課題。本文針對此課題進行研究，主要內(nèi)容包括以下兩個方面：
　　針對基于串行檢測策略的方法易受光照變

2、化或部分遮擋等因素影響的問題，提出一種基于并行策略及輪廓幾何特征分析的交通標志檢測方法。該算法中基于顏色特征的圖像分割和基于形狀特征的交通標志區(qū)域檢測過程并行進行，以取并集的形式綜合兩者確定的候選目標區(qū)域定位交通標志，并利用區(qū)域面積、長寬比以及位置等先驗信息進行驗證，實現(xiàn)對交通標志的檢測。基于一個開放的涵蓋了光照變化和部分遮擋等多種情形的交通標志圖像集進行實驗，結(jié)果表明基于并行策略及輪廓幾何特征分析的交通標志檢測方法通過兩種特征之間的相

3、互支持在光照變化和部分遮擋情形下能夠有效地檢測交通標志。
　　針對光照變化和部分遮擋這兩種情形，提出一種基于多幀視頻圖像的高穩(wěn)定特征的交通標志識別方法。利用有交通標志的多幀視頻圖像的SURF(Speeded UpRobust Features)特征建立bag of SURFs特征向量集，與標準交通標志圖像的模板特征向量集匹配，并采用權(quán)值計分策略的最高得分確定交通標志的識別結(jié)果。對三種情形下的公開視頻圖像集進行了實驗并與最新方法對比