自然场景下交通标志检测算法研究

发布时间：2024-05-08 21:42

　　智能交通系统(Ⅰntelligent Transportation System, ITS)在缓减交通压力和减少交通安全事故等方面能够发挥着重要作用,成为热门的研究领域。作为智能交通系统的重要组成部分,交通标志检测日益受到关注,虽然目前在这方面的研究取得了阶段性成果,但随着道路环境的日趋复杂和多样化,困难和挑战也在不断增加。准确率高和实时性好的自然场景下交通标志检测算法,仍是一个研究热点,具有很大的学术价值和应用前景。本文以特定自然场景下交通标志检测算法为研究目标,建立了实际道路环境下的交通标志图像数据库；针对复杂环境下、大数据集的交通标志检测算法进行了研究。论文的主要工作包括以下几个方面：1.交通标志图像预处理。针对复杂背景下的交通标志图像的预处理,采用了一种基于图像亮度信息的预处理算法,改善了图像质量,减少了光照变化所带来的影响。仿真实验结果表明,与基于RGB多通道预处理算法相比,该方法避免了图像颜色失真。2.交通标志的粗检测。针对交通标志的颜色特征,给出了一种基于颜色信息的交通标志粗检测方法,该方法将RGB和HSV两种颜色空间分割结果进行融合。仿真实验结果表明,该方法与基于单一颜...

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图３．２１本章算法和Ｓ种基准算法在ＧＴＳＤＢ数据集兰类交通标志上的ＰＲ曲线比较??表３．４五种算法在ＧＴＳＤＢ数据集王类交通标志上ＰＲ曲线的ＡＵＣ数值??

博±论文?自然场景下交通标志检测和分类算法研究??图３．２０给出了两种算法的检测实例比较，第一行中的禁止长时间停车标志有３０－４０??度的倾斜，并且表面颜色陈旧。在颜色对比图中，标志内部的蓝色部分没有显示，红色??边框被很好地保留下来。在投影阶段，由于边框的对称性，能够在圆形边框....

图4.12自上而下算法产生的显著图，

博ｉ论文?自然场景下交通标志检测和分类算法研究??式中，表示图像ｆ中第ｙ个特征块量化后的视觉单词，Ｗ。表示词典中的一个单词，??Ｓ表示类别Ｃ／ＯＭ中视觉单词ｗ？出现的频率。则类别相关的概率分布抑可由??Ｊ?ｃｌａｓｓ??贝叶斯定理得到。??ｐｉｃｌａｓｓ?Ｉ?ｗ）?ｏｃ?ｐ｛ｗ?....

图4.18多种鬓法在噪声数据集上的准确率目召回本曲线比较

博±论文?自然场景下交通标志检测和分类算法研究??避免地存在一些噪声信息。因此，检测算法对噪声的耐受性很重要。本章算法在非噪声??图像上取得了较好的效果，为了测试算法在噪声图像上的性能，我们在１０００幅图像数??据集上添加均值为０、方差为０．０５的高斯噪声。各算法的准确率－召回率....

图５．９交通标志的ＨＯＧ特征和ＣＮ特征，第一行为原图，第二行为ＨＯＧ特征，第Ｈ行为ＣＮ??特征

?自然场景下交通标志检测和分类算法研究??Ｉ欄??｜｜個??图５．８校正前后的图像对比??５．４交通标志粗分类??５．４．１颜色属性描述子??颜色属性是人类为自然界中的颜色赋予的名称，即Ｃｏｌｏｒ?Ｎａｍｅ?（ＣＮ）。Ｂｅｒｌｉｎ和??Ｋａｙｔｉ＂ｌ在语言学研究中认为英语中包含＾....

本文编号：3967867