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道路交通标志检测与识别系统研究
| 论文题名： | 道路交通标志检测与识别系统研究 |
| 关键词： | 颜色分割;道路交通标志;形状检测;识别系统 |
| 摘要： | 近十年来，科学技术得到突飞猛进的发展，互联网、云计算、人工智能等高新技术开始影响社会生活的方方面面。智能交通系统、无人驾驶、车联网等成为当前研究的热点和交通领域未来发展的新方向，交通标志检测与识别是未来智能交通领域的重要一环。但是，在实际的道路环境中，交通标志检测会受到天气变化、障碍物遮挡、相似物体干扰、损伤变形等不利因素的影响，这些因素增大了交通标志检测和识别的难度。本文针对天气变化、树木阴影、光强变化等因素导致交通标志检测困难的情况，提出一种适用性较强的检测与识别方法。 交通标志检测综合颜色分割与形状检测的方法实现目标区域检测。首先将图像在HSV颜色空间使用基于亮度分量的多尺度Retinex算法作图像增强，以增加图像的对比度，同时保持交通标志色彩的恒常性；其次，采用基于 HSV颜色空间的阈值分割算法对交通标志图像进行初分割，并利用中值滤波和数学形态学的方法滤除噪声点；再次设置连通区域面积阈值筛选出交通标志区域；最后结合目标区域的圆形度及几何边数检测目标区域的形状，并将交通标志分割并提取出来。 交通标志识别采用基于梯度方向直方图（HOG）特征结合 SVM的方法完成识别任务。首先将分割出的交通标志固定到统一的尺寸，然后将提取出交通标志的HOG特征输入 SVM的预测函数中进行识别。 采用MATLAB软件根据论文所提的算法编程。利用 GTSRB数据库作为样本训练 SVM分类器，利用测试数据库中图像进行实验。设计下位机模块模拟控制功能，利用实验结果验证系统的性能。 本文针对亮度变化的交通标志图像，提出颜色阈值分割与形状检测的方法实现交通标志区域的检测，采用 HOG特征与 SVM结合的分类识别方法完成交通标志的识别，设计下位机硬件电路，通过串口通信实现主从机数据交换，最后由实验结果验证了系统的有效性。 |
| 作者： | 张金朋 |
| 专业： | 控制理论与控制过程 |
| 导师： | 方千山 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华侨大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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