基于車載近景影像的城市道路交通標線提取與識別方法研究.pdf

1、當前城市交通擁問題突出，為了有效地進行交通管制與交通疏散，建立行之有效的智能交通系統(tǒng)(ITS)成為當務之急，而道路交通標志、標識線是建立ITS的基礎。另一方面，對于城市內道路而言，車輛應當按行車道行駛，并遵循各種交通指示，道路是車用導航系統(tǒng)導航的依據(jù)，這也需要對城市道路的路面分道線、標線、標志等信息進行采集并建立數(shù)據(jù)庫。然而，當前道路交通標線數(shù)據(jù)主要依靠人工采集，費時、費力，更新周期長，且數(shù)據(jù)的準確度易受人為因素的影響。而車載移動測量系

2、統(tǒng)可在行進過程中快速獲得道路兩側的立體影像，若能從這些影像上自動提取識別各種交通標志、標線，并進行其空間定位則可自動且高效地建立道路標志標線數(shù)據(jù)庫。就目前而言，如何從車載近景影像上自動檢測與識別交通標志、標線是一大難題。因此，本文針對該問題展開研究，綜合運用計算機視覺、圖像識別、圖形相識度計算等方法，重點探索道路標線的自動提取與識別方法。
　　本文的主要內容與成果如下:
　　(1)道路交通標線的分類研究及其近景影像中的特征分

3、析
　　依據(jù)國家標準GB5768-2009中道路交通標線的分類體系，界定了其中的車道線和指向標線為本文的研究與實驗對象，歸納了車載影像中道路交通標線特征。
　　(2)基于特征提取和模板匹配的道路交通標線自動檢測方法
　　針對道路交通標線中車道線和指向標線這兩類不同的標線，分別提出了自動檢測的方法。在圖像預處理的基礎上，利用霍夫變換完成車道線檢測，并通過曲率的擬合，進一步提取車道線虛線部分。針對指示類標線，依次進行邊緣提

4、取、連通區(qū)域選取、模版匹配，從而完成路面標線的自動提取。
　　(3)基于Gabor小波特征和Fisher分類判別的道路交通標線識別方法
　　在道路交通標線自動檢測的基礎上，以指向類標線的識別為目標，提出了交通標線自動識別的方法，在分析多種特征描述方法的優(yōu)缺點的基礎上，確定了采用Gabor小波提取標線特征的方案。在對Fisher判別法研究的基礎上，提出了基于Fisher的交通標線分類方法。
　　(4)道路交通標線提取與識