道路交通標(biāo)識(shí)的檢測與識(shí)別研究.pdf

1、經(jīng)濟(jì)發(fā)展與科技進(jìn)步使人類生活日新月異，機(jī)動(dòng)車輛作為人類交通的重要工具也得到了迅猛發(fā)展，但隨之而來的交通壓力也不斷增大，所以交通系統(tǒng)的智能化逐步成為主流趨勢。準(zhǔn)確的檢測與識(shí)別出交通標(biāo)識(shí)作為交通系統(tǒng)智能化的核心內(nèi)容也引起了行業(yè)和眾多研究人員的關(guān)注。本文主要對交通標(biāo)識(shí)的檢測與識(shí)別展開了研究，研究內(nèi)容主要包括交通標(biāo)識(shí)的顏色空間分割、分割后圖像預(yù)處理和邊緣提取、形狀識(shí)別及交通標(biāo)識(shí)的分類識(shí)別。
　　論文首先選取適當(dāng)?shù)念伾臻g對原始圖像做閾值分

2、割。分析與對比了RGB、RGB差值及HSI三種顏色空間情況，考慮各種光照及復(fù)雜背景下分割效果，最終選取 HSI顏色空間，然后通過設(shè)置適合的顏色分割閾值，得到了含有紅、藍(lán)、黃顏色信息的交通標(biāo)識(shí)目標(biāo)圖像。
　　論文隨后對通過圖像分割得到的目標(biāo)圖像進(jìn)行一定的預(yù)處理。由于圖像在分割之后仍存在大量的噪聲及干擾物，圖像預(yù)處理的主要作用就是去除噪聲干擾物及對圖像做一定的細(xì)節(jié)處理以改善圖像質(zhì)量。預(yù)處理主要完成圖像去噪，使用連通域標(biāo)記法去除過大過小

3、面積干擾物，使用圖像膨脹方法改善圖像形狀，選取Prewitt算子進(jìn)行邊緣提取。
　　論文接下來對經(jīng)過預(yù)處理的圖像進(jìn)行形狀識(shí)別。形狀識(shí)別可以進(jìn)一步區(qū)分目標(biāo)物體與非目標(biāo)物體，對后續(xù)的交通標(biāo)識(shí)的識(shí)別起到一個(gè)輔助的作用。經(jīng)過分析對比，選取了性能較好的快速徑向?qū)ΨQ變換方法檢測圓形標(biāo)識(shí)，采用運(yùn)行速度較快的拐角檢測與幾何信息相結(jié)合的方法檢測矩形及三角形，能夠?qū)煌?biāo)識(shí)進(jìn)行大致分類。
　　最后對分割得到的不同種類的交通標(biāo)識(shí)進(jìn)行識(shí)別。選取對交