原文传递
复杂动态场景下交通标志的检测识别及其应用
| 论文题名： | 复杂动态场景下交通标志的检测识别及其应用 |
| 关键词： | 道路交通标志;检测技术;图像识别 |
| 摘要： | 道路交通标志识别系统是现代智能交通系统的重要组成部分之一，其有效运用将有利于提高交通管理的智能化、自动化水平，是智能交通研究的一个重要内容。道路交通标志识别系统主要包括交通标志的检测和识别两个部分。其中，交通标志检测是要解决的关键问题，是实现交通标志正确判别的前提。本文在研究了经典交通标志检测算法后，提出了改进算法，并将结合SIFT算法实现交通标志的识别。本文的主要工作是： （1）常见的道路交通标志检测算法检测对象比较单一，多以某一类中的若干个标志为检测对象，当检测对象的样本数较多时，检测正确率明显下降。此外，该类方法虽然考虑了交通标志的颜色和形状等信息，但却忽略了颜色、几何形状与标志之间的确定性关系。本文提出了一种快速有效的交通标志检测算法，根据标志的形状及颜色等先验信息，确定交通标志与先验信息的唯一关系，建立一棵交通标志决策树，并根据每一个节点逐层筛选兴趣区域，将检测结果分为10个子类。实验表明，该方法降低了TSR系统的复杂度，采用统一的方法对各类标志进行检测，并对检测结果粗分类，提高了系统的实用性和有效性。 （2）道路情况的复杂性使得交通标志图像背景很复杂，加之光照条件的变化以及车辆运行过程中的抖动等，会导致标志缺失、变形、太暗或是倾斜等，这些都会给交通标志检测带来了很大的困难。本文分析了各类复杂环境对交通标志检测的影响，并提出了相应的解决方案，对标志进行补全或校正。实验表明，该方法对复杂场景下交通标志的检测有很好的效果，使得算法更鲁棒。 （3）结合SIFT算法识别检测出的交通标志，并将交通标志检测识别算法分别在PC端、Android、IOS及DSP平台上实现。PC端上的算法可检测算法的准确率。将算法移植到Android、IOS及DSP可移动平台，可作为车载设备识别交通标志，满足算法的实用性和可移植性。 |
| 作者： | 潘铭星 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 孙涵 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京航空航天大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
