基于機(jī)器視覺的交通標(biāo)志檢測與識別算法研究.pdf

1、在交通標(biāo)志的檢測與識別研究中，根據(jù)交通標(biāo)志外形以及色彩上的特點，在檢測上，可以使用標(biāo)志顏色作為輔助判別信息，訓(xùn)練基于形狀特征的模型實現(xiàn)位置檢測；在識別上，以往多采用支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等算法實現(xiàn)交通標(biāo)志的分類，近來則更多地采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一機(jī)器學(xué)習(xí)模型，直接以交通標(biāo)志彩色圖片作為網(wǎng)絡(luò)輸入，自動提取目標(biāo)特征，根據(jù)卷積網(wǎng)絡(luò)的計算特性，在圖形處理單元支持下，通過并行運(yùn)算加速訓(xùn)練與識別過程，可以取得很好的識別效果。
　　本文以交通標(biāo)志檢

2、測與識別作為主要的研究方向，從交通標(biāo)志的特點入手，分析交通標(biāo)志在顏色和形狀上的特征、對自然條件下交通標(biāo)志的檢測和識別做了廣泛而深入的研究，在本文中，主要研究內(nèi)容如下：
　　(1)根據(jù)交通標(biāo)志的類別、所受光照等特征，針對在某些自然光照條件下標(biāo)志表面過亮或過暗的情況，研究了交通標(biāo)志的預(yù)處理算法，實現(xiàn)對彩色圖像的限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡，以改善圖像質(zhì)量。
　　(2)針對主交通標(biāo)志在形狀上都很規(guī)則、對稱的特性，提出使用可以在不同圖

3、像分辨率上分別描述交通標(biāo)志的整體形狀特征和內(nèi)在部件特征以及部件間相對關(guān)系的可變部件模型描述并檢測交通標(biāo)志。
　　(3)針對可變部件模型計算的兩個主要步驟，即特征金字塔計算和卷積過程的耗時問題，分別使用根據(jù)臨近層特征估算指定層特征和使用傅里葉變換將卷積計算轉(zhuǎn)換為乘積計算的方式加速交通標(biāo)志檢測運(yùn)算過程。
　　(4)在交通標(biāo)志識別算法中，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為交通標(biāo)志識別模型，設(shè)計具有深層結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，直接以交通標(biāo)志圖像作為網(wǎng)