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1、中圖分類號嬰蘭窆!UDC曼2Q碩士學(xué)位論文學(xué)校代碼!Q主三三密級公玨交通信號燈的識別Tra伍csi趴al1ightsrecogllition作者姓名學(xué)科專業(yè)研究方向?qū)W院(系、所)指導(dǎo)教師曾玉龍信息與通信工程模式識別信息科學(xué)與工程學(xué)院梁毅雄副教授論文答辯日期!!蘭二‘甲答辯委員會中南大學(xué)二零一四年五月交通信號燈的識別摘要:交通信號燈的準(zhǔn)確識別在智能交通系統(tǒng)、無人駕駛技術(shù)方面起到了不可估量的作用,而且也使得色盲患者順利駕駛汽車成為可能。到目
2、前為止,有關(guān)交通信號燈識別技術(shù)的研究并不多,現(xiàn)有的算法一般都是從交通信號燈的顏色特征和形狀特征出發(fā),采用基于圖像處理的方法,通常對圖像的質(zhì)量要求非常高,不適合各種自然環(huán)境下的交通信號燈識別?;诖?,本文采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,更加能夠滿足各種自然環(huán)境下的交通信號燈識別??傮w說來,本文主要從以下方面展開工作:本文提出了一個S通道概念,把原始的I渤圖像轉(zhuǎn)換到S通道以使對紅綠黃三種顏色的描述更為清晰,每個通道的轉(zhuǎn)換都是線性時間內(nèi)完成,相比于傳
3、統(tǒng)地轉(zhuǎn)換到CIELab,HSV,mS等顏色空間節(jié)省了很大的計算量,更重要的是各個子通道之間線性無關(guān),不易受到光照變化的影響。本文中使用目前最好的區(qū)域檢測方法之一的Ma姬mallyS訕1eE船emalRegiolls(最大穩(wěn)定極值區(qū)域)來檢測交通信號燈候選區(qū)域,然后采用SIFT特征描述子來表征,繼而使用SⅥ訌來對候選區(qū)域進(jìn)行識別,最后采用基于S通道的camshifI算法進(jìn)行交通信號燈的追蹤并設(shè)計決策方案來矯正識別結(jié)果,進(jìn)一步提高了交通信號
4、燈識別的準(zhǔn)確度。本文分別在巴黎礦業(yè)大學(xué)機(jī)器人研究中心(R0boticsCen廿eofMiIlesP撕sTech)的交通信號燈視頻圖像序列數(shù)據(jù)庫和我們自己拍攝的交通信號燈圖像庫上進(jìn)行了大量實驗以驗證本文方法的性能,并分別采用Hog,Gabor,LBP,SIFT,Transfomedc010rsift,I迪s諗?shù)让枋鲎?,SVM、Adab00st、LR等分類器以及其他經(jīng)典的方法進(jìn)行了比較。實驗結(jié)果表明本文提出的方法能取得更好的識別效果,適合于
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