交通標(biāo)志自動(dòng)分割與識(shí)別算法及數(shù)學(xué)模型研究.pdf

1、道路交通標(biāo)志識(shí)別(RSR)系統(tǒng)是智能車輛的重要組成部分，它在車輛行駛過程中對(duì)出現(xiàn)的交通標(biāo)志信息進(jìn)行采集和識(shí)別，可及時(shí)地向駕駛員做出指示或警告，或者直接控制車輛的操作，以保持交通通暢和預(yù)防事故的發(fā)生。交通標(biāo)志的自動(dòng)分割和識(shí)別是智能車輛的重要軟件支撐，具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。交通標(biāo)志識(shí)別的研究對(duì)計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)靜止相機(jī)運(yùn)動(dòng)(MCOS)類視覺問題的解決起到積極的推動(dòng)作用?！　〗煌?biāo)志的自動(dòng)分割和識(shí)別系統(tǒng)處理的對(duì)象是具有復(fù)雜背景的交通

2、標(biāo)志圖像，而且存在交通標(biāo)志的光照、褪色、變形、污損等問題。所以RSR系統(tǒng)的研究中，有若干關(guān)鍵問題需要深入研究?！　”疚牡难芯恐饕獌?nèi)容包括：基于顏色的圖像分割方法(一級(jí)分類法)；速度快、效率高的形狀分類方法(二級(jí)分類法)、基于Laplace核統(tǒng)計(jì)分類器的細(xì)分方法(三級(jí)分類法)。在基于顏色的圖像分割的研究中，通過對(duì)交通標(biāo)志色彩特征的研究，提出了不受光照影響的基于HSV模型的交通標(biāo)志分割方法，H(色度)表示不同的色調(diào)；S(飽和度)表示顏色的

3、深淺；Ⅴ(亮度)表示顏色的明暗程度。該方法對(duì)采集到圖像受光照影響大、有褪色等情況有較好的適應(yīng)性。不同類的交通標(biāo)志有不同的形狀，所以其形狀信息是交通標(biāo)志除顏色之外的又一核心信息，在形狀分析部分我們提出了一種速度快，效率高的形狀分類方法。Laplace核統(tǒng)計(jì)分類器是基于Bayes分類模型的非參數(shù)分類器，它與其它分類模型的分類器相比有著很大的優(yōu)勢(shì)：此模型具有自學(xué)習(xí)和容易擴(kuò)展的特點(diǎn)，它對(duì)交通標(biāo)志的旋轉(zhuǎn)、變形、污損、遮擋等現(xiàn)實(shí)中可能的情況有較好的