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基于车载近景影像的城市道路交通标线提取与识别方法研究
| 论文题名： | 基于车载近景影像的城市道路交通标线提取与识别方法研究 |
| 关键词： | 交通管制;标识线数据;车载近景影像;信息提取 |
| 摘要： | 当前城市交通拥问题突出，为了有效地进行交通管制与交通疏散，建立行之有效的智能交通系统(ITS)成为当务之急，而道路交通标志、标识线是建立ITS的基础。另一方面，对于城市内道路而言，车辆应当按行车道行驶，并遵循各种交通指示，道路是车用导航系统导航的依据，这也需要对城市道路的路面分道线、标线、标志等信息进行采集并建立数据库。然而，当前道路交通标线数据主要依靠人工采集，费时、费力，更新周期长，且数据的准确度易受人为因素的影响。而车载移动测量系统可在行进过程中快速获得道路两侧的立体影像，若能从这些影像上自动提取识别各种交通标志、标线，并进行其空间定位则可自动且高效地建立道路标志标线数据库。就目前而言，如何从车载近景影像上自动检测与识别交通标志、标线是一大难题。因此，本文针对该问题展开研究，综合运用计算机视觉、图像识别、图形相识度计算等方法，重点探索道路标线的自动提取与识别方法。 本文的主要内容与成果如下: (1)道路交通标线的分类研究及其近景影像中的特征分析 依据国家标准GB5768-2009中道路交通标线的分类体系，界定了其中的车道线和指向标线为本文的研究与实验对象，归纳了车载影像中道路交通标线特征。 (2)基于特征提取和模板匹配的道路交通标线自动检测方法 针对道路交通标线中车道线和指向标线这两类不同的标线，分别提出了自动检测的方法。在图像预处理的基础上，利用霍夫变换完成车道线检测，并通过曲率的拟合，进一步提取车道线虚线部分。针对指示类标线，依次进行边缘提取、连通区域选取、模版匹配，从而完成路面标线的自动提取。 (3)基于Gabor小波特征和Fisher分类判别的道路交通标线识别方法 在道路交通标线自动检测的基础上，以指向类标线的识别为目标，提出了交通标线自动识别的方法，在分析多种特征描述方法的优缺点的基础上，确定了采用Gabor小波提取标线特征的方案。在对Fisher判别法研究的基础上，提出了基于Fisher的交通标线分类方法。 (4)道路交通标线提取与识别原型系统的实现与实验验证 在实现了道路交通标线提取与识别算法的基础上，集成了车载移动测量系统的定位功能，设计并实现了道路交通标线检测与识别的原型系统。 利用车载近景影像为实验数据，对本文所提出方法的进行实验验证，结果表明本文提出的方法能够检测识别出路面上主要常见标线，误检、漏检率较低，识别率较高，能够适用于复杂的环境状况，满足城市道路交通标线的自动采集需要。 |
| 作者： | 潘玉茹 |
| 专业： | 地理学；地图学与地理信息系统 |
| 导师： | 盛业华 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京师范大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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