人行橫道線及預(yù)告標(biāo)識(shí)的識(shí)別算法研究.pdf

1、隨著城市交通流量日趨加重，交通安全隨之成為社會(huì)倍受關(guān)注的問題.在交叉路口處發(fā)生交通事故率相對(duì)較高，對(duì)行人和車輛安全構(gòu)成很大威脅，所以提前預(yù)知路口對(duì)于減少交通事故有很大幫助.因此，人行橫道線與預(yù)告標(biāo)識(shí)的識(shí)別算法已是實(shí)現(xiàn)智能交通的主要研究?jī)?nèi)容之一.
　　至今為止，人行橫道線識(shí)別算法研究主要應(yīng)用于盲人導(dǎo)航系統(tǒng)，很少應(yīng)用于智能交通系統(tǒng)中,并且標(biāo)線遮擋、破損及光照影響等困難情景的識(shí)別仍是瓶頸問題.本文研究的人行橫道線及預(yù)告標(biāo)識(shí)的識(shí)別技術(shù)，主

2、要應(yīng)用于智能車輛導(dǎo)航系統(tǒng)中，并針對(duì)處于困難情景下的標(biāo)線識(shí)別.
　　本文提出一種基于移動(dòng)平臺(tái)的人行橫道線及預(yù)告標(biāo)識(shí)的識(shí)別算法，該算法由標(biāo)線候選區(qū)域提取和驗(yàn)證兩部分組成.在人行橫道線及預(yù)告標(biāo)識(shí)候選區(qū)域提取階段，提出一種基于標(biāo)線高亮片段濾波的提取標(biāo)線候選區(qū)域的算法.首先，利用IPM變換將輸入標(biāo)線圖像轉(zhuǎn)化成俯視圖像，抑制成像過程中的透視效果;其次，采用Start-End Point Finding算法在俯視圖像上逐行提取標(biāo)線亮片段，解決傳

3、統(tǒng)單一閾值提取標(biāo)線候選區(qū)域受光照、路面投射陰影及標(biāo)識(shí)磨損影響問題.最后，提出基于標(biāo)線先驗(yàn)知識(shí)的滑動(dòng)窗搜索方法將標(biāo)線亮片段生成標(biāo)線候選區(qū)域.為了對(duì)標(biāo)線候選區(qū)域進(jìn)行精確驗(yàn)證，本文提出由粗到精的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的驗(yàn)證方法.首先，設(shè)計(jì)結(jié)合類Haar特征的Adaboost級(jí)聯(lián)分類器，實(shí)現(xiàn)標(biāo)線候選區(qū)域的粗過濾，過濾出標(biāo)線候選區(qū)域和非標(biāo)線候選區(qū)域;然后，采用離線訓(xùn)練ELM分類器，并與BW法選擇的HOG特征相結(jié)合精確驗(yàn)證標(biāo)線類型及背景，得到標(biāo)線的識(shí)別結(jié)果.