基于顯著圖的交通標(biāo)志檢測(cè)方法研究.pdf

1、交通標(biāo)志檢測(cè)與識(shí)別作為輔助駕駛及智能交通系統(tǒng)的一部分,具有廣泛的應(yīng)用前景。由于場(chǎng)景的復(fù)雜性以及交通標(biāo)志的多樣性,目前對(duì)交通標(biāo)志的自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別水平還不能滿足實(shí)際的應(yīng)用需求。本文研究了基于顯著圖的交通標(biāo)志檢測(cè)方法,首先生成融合顏色和邊緣特征的交通標(biāo)志顯著圖;然后采用聚類的方法檢測(cè)交通標(biāo)志的候選區(qū)域;最后采用局部霍夫變換的方法精定位交通標(biāo)志區(qū)域,并根據(jù)區(qū)域的形狀去除假目標(biāo)。
　　 交通標(biāo)志是設(shè)置給人看的,因此其設(shè)計(jì)和安裝過程都充分考

2、慮了人的視覺特性。本文首先從視覺注意機(jī)制的角度出發(fā),分析了交通標(biāo)志區(qū)別于自然場(chǎng)景的顯著特征,然后針對(duì)經(jīng)典的Itti顯著性模型實(shí)驗(yàn)中出現(xiàn)的不足,采用了改進(jìn)的交通標(biāo)志顯著圖的計(jì)算方法。
　　 顯著性模型中通常采用勝者為王的機(jī)制定位目標(biāo),檢測(cè)的區(qū)域是以注意焦點(diǎn)為圓心且半徑固定的圓,一般要比實(shí)際的目標(biāo)區(qū)域大。本文設(shè)計(jì)了基于聚類的交通標(biāo)志粗定位方法。首先選取全局閾值去除顯著圖中特征較弱的區(qū)域;然后根據(jù)顯著特征值和位置關(guān)系進(jìn)行動(dòng)態(tài)聚類;最后

3、根據(jù)聚類區(qū)域之間的中心距離以及聚類區(qū)域內(nèi)的位置方差進(jìn)行分裂和合并操作,得到單個(gè)交通標(biāo)志的大致位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的方法可以在較短時(shí)間內(nèi)檢測(cè)出交通標(biāo)志的候選區(qū)域。
　　 顯著性模型的原理決定了其無法精確定位目標(biāo)的區(qū)域,因此本文在粗定位的基礎(chǔ)上,采用局部霍夫變換的方法精定位交通標(biāo)志區(qū)域,并根據(jù)區(qū)域中目標(biāo)的形狀去除虛假目標(biāo)。橢圓檢測(cè)是利用其對(duì)稱性檢測(cè)不同方向上對(duì)稱軸的來近似實(shí)現(xiàn)的;三角形和矩形檢測(cè)是通過分析直線的位置、夾角以及交點(diǎn)