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原文传递交通标志检测与分类算法研究

论文题名：	交通标志检测与分类算法研究
关键词：	交通标志识别;图像复原;目标检测;分类算法
摘要：	交通管理及交通安全问题正受到人们越来越多的关注。在此背景下,智能交通系统的概念应运而生。智能交通系统将信息、通讯、控制及计算机等技术有效集成于现有交通运输管理体系,从而建立起一种安全、高效、可靠的综合运输管理系统。作为智能交通系统的一部分,交通标志识别系统在驾驶辅助、交通标志维护、自动驾驶等多方面具有重要作用。然而,真实交通场景复杂多变,光照条件、天气条件、局部遮挡、背景色相似干扰、阴影干扰等问题使交通标志识别系统的研究远未达到成熟。针对这种情况,本文对恶劣天气下的图像复原、交通标志检测、交通标志分类三个方面展开了研究。　　首先,本文研究恶劣天气条件的图像复原问题,提出了一种基于平滑区域分割的雾、霾、沙尘天气图像复原算法。由于交通标志识别系统通常需要在室外环境下工作,要能够适应雾、霾、沙尘等各种恶劣天气条件。本文通过对现有的几种复原算法的分析,指出了现有算法的内在联系及不足,并在暗通道假设算法的基础上,提出一种基于平滑区域分割的图像复原算法,解决了原算法复原天空区域失真、白色物体偏暗、光晕抑制不足等问题。实验结果表明,本文算法能够显著提升雾、霾、沙尘等天气条件下的图像的清晰度,从而提高交通标志检测及分类的准确率。　　其次,本文对交通标志检测问题进行深入研究,并分别基于颜色、形状、模板特征提出三种有效的交通标志检测算法。交通标志检测的任务是从输入图像找出所有包含交通标志的区域。本文提出的基于颜色的检测算法针对禁令标志的特点,通过检测图像中的红色圆孔定位标志区域,有效解决了背景色相似及多标志相连等问题;基于形状的检测算法通过检测图像中的椭圆定位圆形标志,利用文中提出的基于有序合并的椭圆检测算法实现了快速、准确的圆形标志检测;基于模板的检测算法采用多分辨率滑窗架构,将检测过程分为小窗粗筛选和大窗细筛两个步骤,实现了任意颜色、形状交通标志的高准确率检测。实验结果表明,三种算法均有较高的检测准确率,能够适应恶劣光照、遮挡、旋转等多种不利条件。　　接下来,本文针对交通标志分类问题,提出一种基于支持向量机的逐级细化的分类算法。交通标志分类的任务是分析包含交通标志的区域,并判断区域中标志的具体类别。本文通过研究现有的标志分类算法,指出影响分类正确率的主要原因,并在此基础上提出一种逐级细化的分类算法。算法首先将交通标志粗分为若干大类,而后针对各类的特点对标志进行形状校正,最后对校正后的标志细分类得出最终结果。实验结果表明,本文算法的分类正确率高于现有其它算法,对多种不利条件具有良好的适应能力。　　最后,本文面向体积、功耗受限的车载环境,研究交通标志识别系统的嵌入式实现问题,并基于FPGA(FieldProgrammableGateArray)设计其中运算量最大的两个模块:向导滤波器及交通标志检测模块。其中向导滤波器用于图像复原,本文基于积分图像方法设计了一种高效、灵活、低延迟的VLSI(VeryLargeScaleIntegration)结构,对640×480图像的检测速度达到300帧/秒,且不需要片外存储器;交通标志检测模块通过挖掘圆霍夫变换的局部化特点,充分利用FPGA的并行能力,实现了禁令标志的高速、高准确率的检测,对640×480图像的检测速度达到374帧/秒。　　本文提出的交通标志检测算法参加了2013年举行的德国交通标志检测竞赛(GermanTrafficSignDetectionBenchmark,GTSDB),并取得了两项第1、一项第3的好成绩,详细结果见3.6节。　　本文提出的交通标志分类算法在德国交通标志分类数据集(GermanTrafficSignRecognitionBenchmark,GTSRB)上的分类正确率达到了99.52％,是目前该数据集的最好成绩。
作者：	王刚毅
专业：	信息与通信工程
导师：	权太范
授予学位：	博士
授予学位单位：	哈尔滨工业大学
学位年度：	2013
正文语种：	中文