基于车载序列影像中路名牌的提取与识别研究

发布时间：2023-01-12 15:26

　　路名牌信息是城市地理信息的重要组成部分之一,准确、高精度的路名牌信息对于城市规划、交通控制以及应急响应等具有重要的作用。在“数字城市”中,路名牌的更新换代也是其中的一项重要内容。近年序列影像的目标检测与识别受到越来越多的人的关注,通过序列影像对目标进行检测是计算机视觉技术、图像处理技术和人智能技术等交叉的科学技术,通过对目标用影像处理进行分析,完成定性分析和定量测量。本论文里,通过车载移动测量系统搭载的数码相机获取的影像序列中检测、识别目标。路名牌的快速、准确的识别属于信号识别需解决的重要课题,还是影像处理、模式识别、机器视觉等多学科相互影响的一个研究热点。然而,由于不确定自然条件、系统的实时性要求、载体的行驶速度和设备的功能等因素,目前没有一个比较完善和完美的识别方法。这意味着,快捷、精准地检测出路名牌即相关信息是很有难度的。本论文中,基于车载序列影像,借助matlab,python-OpenCv,Anaconda3等软件,论文论述了路名牌标志定位算法,其基本原理是结合基于颜色的目标标志预处理和基于目标形状精确定位,实现识别提取出路名牌标志。路名牌检测是在输入影像中找到所需路名牌。本... 

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 选题背景以及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文主要内容
2 序列影像匹配算法
    2.1 路名牌分类
    2.2 基于灰度的匹配方法
    2.3 基于特征的匹配方法
    2.4 本章小结
3 基于颜色特征的检测
    3.1 RGB颜色空间
    3.2 HSI颜色空间
    3.3 HSV颜色空间
    3.4 各颜色空间之间的对比分析
    3.5 本章小结
4 车载影像中路名牌的检测与识别
    4.1 数据来源
    4.2 感兴趣区域初定位
    4.3 路名牌的精确提取
    4.4 路名牌内容识别
    4.5 本章小结
5 基于深度学习的路名牌提取与识别
    5.1 数据准备
    5.2 目标检测与提取
    5.3 方法对比分析
    5.4 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
7 致谢
参考文献
附录A
附录B
附录C


【参考文献】：
期刊论文
[1]Sobel算法在车牌识别系统中的改进与实现[J]. 刘锦,杨顺,余焕明.  计算机系统应用. 2010(05)
[2]基于3S集成技术的LD2000系列移动道路测量系统及其应用[J]. 李德仁,郭晟,胡庆武.  测绘学报. 2008(03)
[3]高速公路场景图像的二值化及交通标志定位检测方法[J]. 初秀民,严新平,毛喆,章先阵.  中国公路学报. 2006(06)
[4]三角形交通标志的智能检测方法[J]. 朱双东,张懿,陆晓峰.  中国图象图形学报. 2006(08)
[5]移动测量技术及其应用[J]. 李德仁.  地理空间信息. 2006(04)
[6]基于HSV颜色空间的一种车牌定位和分割方法[J]. 王洪建.  仪器仪表学报. 2005(S2)
[7]彩色图像分割方法综述[J]. 林开颜,吴军辉,徐立鸿.  中国图象图形学报. 2005(01)
[8]基于HSI空间的肤色检测方法[J]. 丁海波,薛质,李生红.  计算机应用. 2004(S2)
[9]基于不变矩和神经网络的交通标志识别方法研究[J]. 王坤明,许忠仁.  计算机应用研究. 2004(03)
[10]车载式城市信息采集与三维建模系统[J]. 卢秀山,李清泉,冯文灏,李成明,陈鹰,李贻斌,韩晓冬,靳奉祥.  武汉大学学报(工学版). 2003(03)

硕士论文
[1]车载辅助系统中交通标志检测与识别技术研究[D]. 常卢峰.中南大学 2010
[2]自然场景下交通标志牌的检测与识别[D]. 尹涛.南京理工大学 2010
[3]基于计算机视觉的交通标志识别算法的研究与实现[D]. 董卉.东北大学 2008
[4]面向GIS的车载空间数据采集系统研究[D]. 梁诚.南京师范大学 2008
[5]车载GPS公路测量中数据采集与数据处理方法研究[D]. 李庆田.解放军信息工程大学 2006



本文编号：3730073