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原文传递 无人车交通灯识别与跟踪算法研究
论文题名: 无人车交通灯识别与跟踪算法研究
关键词: 交通信号灯;Lab空间;Hu不变矩;DtB特征;CamshiftKalman滤波
摘要: 随着工业智能技术的发展,无人驾驶技术已经越来越受到人们的关注,无人驾驶中的交通灯识别与跟踪算法也成为人们研究的重点,但国内对交通信号灯的研究还处于初级阶段。在当前交通信号灯研究的基础上,本文主要研究了交通信号灯的检测、识别与跟踪的方法,主要工作总结如下:
  首先,本文对视频图像进行预处理,使视频图像的质量得到改善,针对交通信号灯的检测问题,提出一种二值化图像与彩色图像相结合的分割方法,在Lab空间对信号灯进行颜色分割,保留了图像中的红色、黄色以及绿色信息,通过交通信号灯的形状信息滤除掉部分干扰信息,得到感兴趣区域。
  然后,本文针对交通信号灯的识别问题,分别研究了基于Hu不变矩特征匹配方法以及DtB特征匹配方法,分析了两种方法的识别率,以及存在的优缺点,提出一种融合Hu矩特征匹配与DtB特征匹配方法,提高了信号灯的识别率,减小了误识别率。
  最后,为了提高系统的实时性,对交通信号灯进行了跟踪,本文针对目前的跟踪方法进行了比较研究,分析了单个跟踪算法的效果,提出一种融合Camshift与Kalman滤波的方法对目标进行跟踪,解决了目标颜色与背景颜色信息相近时跟踪丢失的问题。
作者: 谢闯
专业: 控制理论与控制工程
导师: 李磊民
授予学位: 硕士
授予学位单位: 西南科技大学
学位年度: 2013
正文语种: 中文
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