端對(duì)端的交通標(biāo)志識(shí)別算法研究.pdf

1、伴隨著汽車保有量的快速增長(zhǎng)，智能化的駕駛輔助系統(tǒng)獲得了廣泛關(guān)注。交通標(biāo)志識(shí)別作為智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportationsystem，ITS)的一個(gè)重要組成部分，在上個(gè)世紀(jì)70年代即開始了相關(guān)研究。基于視覺內(nèi)容的交通標(biāo)志識(shí)別研究雖然經(jīng)歷了近半個(gè)世紀(jì)，但該問題仍然沒有被很好的解決，特別是面向?qū)嶋H應(yīng)用的真實(shí)自然場(chǎng)景的交通標(biāo)志檢測(cè)與識(shí)別成為模式識(shí)別領(lǐng)域的難點(diǎn)之一。由于受復(fù)雜的道路狀況、背景干擾、天氣和光照等因素影響，

2、以及交通標(biāo)志的種類繁多且類別間相似度高，都為檢測(cè)和識(shí)別帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。本文深入分析了自然場(chǎng)景下影響交通標(biāo)志識(shí)別的兩個(gè)關(guān)鍵因素:特征和分類器，綜合考慮了交通標(biāo)志的檢測(cè)和識(shí)別性能，設(shè)計(jì)了端到端的多類別交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)，并且在自然場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)其進(jìn)行了驗(yàn)證。本文的主要貢獻(xiàn)如下:
　　一、提出了融合顏色信息的交通標(biāo)志多特征描述方法。由于顏色信息對(duì)于交通標(biāo)志的辨別具有重要的指導(dǎo)作用，本文在交通標(biāo)志的紋理特征描述中融合了顏色信息，針對(duì)檢測(cè)和

3、識(shí)別的任務(wù)設(shè)計(jì)不同的特征表示方式，實(shí)驗(yàn)表明融合顏色信息的特征描述提高了檢測(cè)和識(shí)別的準(zhǔn)確率。
　　二、提出一種Hardtraining的訓(xùn)練方式，將分類錯(cuò)誤的樣本不斷加入訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練，獲得分層Boosting分類器。實(shí)驗(yàn)表明，該步驟在保證召回率的基礎(chǔ)上極大的提高了檢測(cè)精度。同時(shí)，對(duì)漏檢區(qū)域進(jìn)行區(qū)域擴(kuò)展，并使用基于紋理特征的級(jí)聯(lián)分類器進(jìn)行區(qū)域再檢測(cè)，使得檢測(cè)的整體召回率有較大的提高。
　　三、提出了基于顏色HOG，顏色LBP的