基于辅助驾驶的交通标志检测系统研究

发布时间：2021-05-17 22:22

　　伴随着我国汽车行业的迅猛发展,传统的运营管理模式无法有效解决道路交通所面临的困境,而人工智能产业中高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems,ADAS）的出现、发展为解决道路交通困境提供了新的解决方案。辅助驾驶系统中各功能的完美落地是实现自动驾驶的前提,交通标志检测系统作为ADAS的重要组成部分,在提升驾驶安全性能、解决交通运行效率等方面具有重要意义。交通标志虽种类繁多,但禁令标志对道路参与者行为起禁止或限制作用,在驾驶安全和道路运行效率方面有着更加显著影响。本文利用车载视觉系统,针对自然场景下的圆形禁令标志的检测与识别方法进行了深入研究,包括软件系统设计和硬件系统设计两大部分。主要研究内容如下:（1）软件部分:针对国内外研究现状,本文提出了一种在灰度图像上基于MSER提取候选区域,实现目标区域粗选;然后根据圆形几何形状特征提取目标区域,实现图像中禁令标志的精确检测分割;最后为提高检测算法的实时性,提出了区域目标跟踪检测算法。标志牌识别过程中,首先利用方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient,HOG）完成对... 

【文章来源】：天津科技大学天津市

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 交通标志检测定位方法研究现状
        1.2.2 交通标志识别分类方法研究现状
    1.3 存在的问题及本文的主要研究内容
        1.3.1 存在的主要问题
        1.3.2 论文研究的主要内容
    1.4 论文的结构安排
2 交通标志检测方法及关键技术
    2.1 常用交通标志分类及特征分析
    2.2 基于彩色空间的检测方法
        2.2.1 RGB彩色空间分割方法
        2.2.2 其它彩色空间分割方法
    2.3 最大稳定极值区域MSER方法
    2.4 方向梯度直方图HOG特征方法
    2.5 支持向量机SVM方法
    2.6 单目视觉系统测距方法
    2.7 本章小结
3 圆形禁令标志的检测与分割
    3.1 图像预处理
        3.1.1 图像均衡化处理
        3.1.2 图像平滑处理
    3.2 基于灰度图像的候选区域检测与分割
    3.3 目标区域筛选
        3.3.1 圆形标志筛选预处理
        3.3.2 圆形几何形状特征筛选
        3.3.3 区域筛选结果分析
    3.4 区域目标跟踪检测算法研究
    3.5 实验及结果分析
    3.6 本章小结
4 圆形禁令标志的识别与分类方法研究
    4.1 样本数据库介绍
    4.2 分类器训练
    4.3 分类器优化
        4.3.1 交叉验证优化参数
        4.3.2 HOG特征参数选择
    4.4 实验及结果分析
    4.5 本章小结
5 基于辅助驾驶的视觉系统设计
    5.1 硬件系统设计
        5.1.1 相机与镜头选型
        5.1.2 景深的确定
        5.1.3 硬件系统外形设计
        5.1.4 主要构件设计
        5.1.5 材料选用与安装方式验证
    5.2 软件系统设计与实现
        5.2.1 软件系统框架
        5.2.2 系统操作平台
        5.2.3 系统界面设计
    5.3 本章小结
6 结论和展望
    6.1 全文总结
    6.2 论文创新点
    6.3 工作展望
7 参考文献
8 致谢



本文编号：3192555