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交通标志快速检测与识别方法研究与实现
| 论文题名： | 交通标志快速检测与识别方法研究与实现 |
| 关键词： | 交通标志;快速检测;特征识别;支持向量机 |
| 摘要： | 随着汽车工业制造和研发技术突飞猛进，人们期望保障驾驶员的安全和提高汽车的自动航行能力。为了将人从驾驶过程中解放出来，国内外研究人员进行了长达30年的研究。然而因为自然场景多变，受光照和遮挡的影响，加上算法效率上的制约，目前交通标志检测和识别系统尚无法真正满足无人驾驶的要求。 本文首先阐述了国内外关于交通标志检测和识别的工作，分析处理该问题的基本方法，和目前方法的优点和不足，并针对目前算法在实时性上的不足，对交通标志快速检测和识别方法进行了研究。 利用交通标志特有的颜色信息提出交通标志快速检测算法。通过对输入的图像或者视频进行颜色恒常性算法，减少光照对检测性能的影响；然后利用颜色和形态学特征完成交通标志的粗检测；最终用Hog特征的SVM交通标志检测器完成精确检测。实验表明，该方法在保证良好的召回率和精度的情况下，大大提高了检测效率。 提出特征融合的多级交通标志识别算法。首先利用第一级分类器对交通标志进行大类的分类，然后用第二级分类器在每大类中完成最后的识别。论文研究和比较了Hog特征，LBP特征，Gabor特征在交通标志别上的识别率。实验结果表明，本文的多特征融合的的识别算法不仅性能上好于以上三种方法，且识别速度上较快。 最后，介绍了TI的Davinci平台的硬件软件架构，并根据其各处理器的资源对算法进行移植和优化，并利用EDMA进一步提高算法执行的效率。 |
| 作者： | 马强 |
| 专业： | 通信与信息系统 |
| 导师： | 冯镔 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华中科技大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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