支持无人驾驶车辆的交通标志检测

发布时间：2017-09-06 13:40

  本文关键词：支持无人驾驶车辆的交通标志检测

  更多相关文章： 无人驾驶 计算机视觉 交通标志 物体检测 视频跟踪

【摘要】：随着我国国民经济的快速增长,国民生活水平的日益提高,汽车的家庭普及率不断提高,对交通安全以及解决交通拥堵问题提出了新的挑战。作为一项新的科技创新,车辆无人驾驶系统有着广泛的经济效益和深远的社会影响力。而无人驾驶车辆技术发展中的一项重要需求就是对于道路交通标志的准确识别。本文通过车载拍摄装置进行视频采集,对杭州市区周边的交通标志进行了采集、标注,得到适用于中国道路的交通标志数据集。其中包括城市道路、郊区道路和高速公路3种主要的道路。本文在上下文无关和上下文相关两方面设计检测算法,提出了多尺度特征计算优化、Cascade-Adaboost算法、空间、时间的上下文信息融合算法,使得原有高精确度高耗时的算法能够在笔记本电脑上达到实时且较高的检测精度,探索了一种支持无人驾驶车辆的交通标志检测算法。
【关键词】：无人驾驶 计算机视觉 交通标志 物体检测 视频跟踪
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495;U463.6
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-12
• 第1章 绪论12-19
• 1.1 研究背景及意义12
• 1.2 研究现状及存在问题12-14
• 1.3 研究难点14-15
• 1.4 研究目标和内容15-17
• 1.4.1 中国道路交通标志数据的采集与标注16
• 1.4.2 上下文无关的交通标志检测算法设计16-17
• 1.4.3 上下文相关的交通标志检测算法设计17
• 1.5 本文组织结构17-18
• 1.6 本章小结18-19
• 第2章 中国交通标志数据集19-27
• 2.1 交通标志数据采集19-22
• 2.1.1 采集设备19-20
• 2.1.2 采集路线20-22
• 2.2 交通标志数据集分析22-26
• 2.2.1 交通标志数据类别定义22-23
• 2.2.2 交通标志数据统计信息23-26
• 2.3 本章小结26-27
• 第3章 上下文无关的交通标志检测算法27-45
• 3.1 基本算法简介27-31
• 3.1.1 图像特征27-29
• 3.1.1.1 积分图像应用原理27-28
• 3.1.1.2 Integral Channel Features28-29
• 3.1.2 Adaboost算法29-30
• 3.1.2.1 Adaboost训练29-30
• 3.1.2.2 Adaboost检测30
• 3.1.3 整体训练流程30-31
• 3.2 多尺度(Multi-scale)特征估计算法31-39
• 3.2.1 积分特征近似计算34-35
• 3.2.1.1 上采样梯度积分特征估计34
• 3.2.1.2 降采样梯度积分特征估计34-35
• 3.2.2 特征近似计算的应用35-38
• 3.2.3 实验结果38-39
• 3.3 Cascade-Adaboost串行算法39-44
• 3.3.1 Cascade-Adaboost理论基础及应用框架39-40
• 3.3.2 阈值σ*i的选择40-42
• 3.3.3 实验结果42-44
• 3.4 本章小结44-45
• 第4章 上下文有关的交通标志检测算法45-56
• 4.1 空间上下文信息引入45-49
• 4.1.1 空间上下文信息引入的理论基础45-46
• 4.1.2 评价函数设计46-48
• 4.1.3 实验结果48-49
• 4.2 时间结合空间上下文信息引入49-55
• 4.2.1 时间结合空间上下文信息的理论基础49-50
• 4.2.2 评价函数设计50-51
• 4.2.3 CMCAD算法51-53
• 4.2.4 实验结果53-55
• 4.3 本章小结55-56
• 第5章 实验结果56-67
• 5.1 实验环境56-57
• 5.2 算法参数选择实验57-62
• 5.2.1 Cascade-Adaboost逐层阂值选择57-58
• 5.2.2 引入空间上下文信息参数选择58-60
• 5.2.3 引入时间结合空间上下文信息参数选择60-62
• 5.3 分类别实验结果62-66
• 5.4 本章小结66-67
• 第6章 总结及展望67-69
• 6.1 工作总结67
• 6.2 未来展望67-69
• 参考文献69-74
• 致谢74

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本文编号：803457