自然场景下智能驾驶汽车的交通标志检测与识别

发布时间：2021-11-26 11:04

　　越来越多的国家开始重视智能驾驶系统的研究,国内的有关部门已经出台了相关文件,提出尽快开展相关标准的预研,启动自动驾驶高精地图需求及道路设施需求研究。智能驾驶系统已经成为汽车研究领域的主要方向之一。智能驾驶系统所涉及到的主要专业领域可以划分为环境感知、智能控制和路径规划。交通标志的检测和识别是环境感知的重要的组成之一,准确且实时的对交通标志的检测和识别是该领域的重点和难点。本文主要针对国内的交通标志进行检测和识别,利用两类不同的网络完成交通标志的检测和识别,将检测识别网络的准确性以及在各种工况环境下运行的鲁棒性作为研究点。本文主要的研究方法和研究内容如下:（1）查找并阅读与交通标志检测和识别相关的论文,对目前国内外在交通标志检测和识别领域的研究状况进行了分析;了解目前交通标志检测和识别算法的优缺点,从中找到目前交通标志检测和识别算法所存在的问题。（2）介绍了国内交通标志,并分析了警告标志、禁令标志和指示标志的特点。为了增加交通标志的检测和识别准确率,引入了图像预处理,将采集得到的待检测图像进行去噪声和对比度增强处理。最后列举了一些基于颜色特征、形状特征、颜色形状多特征融合的交通标志检测算... 

【文章来源】：西华大学四川省

【文章页数】：95 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

智能驾驶汽车Fig.1.1Intelligentdrivingcar

智能驾驶Fig.1.2Intelligentdriving因此可见，交通标志的检测与识别技术无论是对于目前比较成熟的驾驶辅助系统还

交通标志的颜色与形状

【参考文献】：
期刊论文
[1]具有Harris角点的RANSAC交通标志检测算法[J]. 戈侠,于凤琴,陈莹.  传感器与微系统. 2017(03)
[2]基于深度属性学习的交通标志检测[J]. 王方石,王坚,李兵,王博.  吉林大学学报(工学版). 2018(01)
[3]基于图模型与卷积神经网络的交通标志识别方法[J]. 刘占文,赵祥模,李强,沈超,王姣姣.  交通运输工程学报. 2016(05)
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[6]基于归一化RGB与椭圆相似度的圆形交通标志检测[J]. 薛玉利.  微型机与应用. 2015 (24)
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硕士论文
[1]基于支持向量机的非线性工业过程故障检测与预测研究[D]. 沈新蕊.渤海大学 2017
[2]视频序列中的人脸检测与跟踪技术研究[D]. 兰琦.中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所) 2017
[3]基于机器学习的交通标志识别研究[D]. 范春朋.辽宁工业大学 2017
[4]自然场景中交通标志的检测与识别[D]. 任敬义.北京工业大学 2016
[5]交通标志检测与识别算法研究[D]. 李海峰.上海应用技术大学 2016
[6]道路交通标志检测与识别[D]. 邹冰.吉林大学 2016
[7]基于多特征融合的交通标志检测与识别[D]. 蔡会祥.电子科技大学 2016
[8]针对圆形和三角形交通标志的检测与识别[D]. 鲍朝前.北京工业大学 2015
[9]基于颜色与形状特征的圆形交通标志识别[D]. 罗冰洁.长安大学 2013
[10]一种基于模板匹配的交通标志识别方法[D]. 王洋.吉林大学 2013



本文编号：3520016