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控制与决策 2010年第8期25卷 1277-1280页

作者：王楠刘威陈雪袁淮刘积仁东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

提出一种基于多特征融合的交通标志检测、识别和跟踪算法.在检测阶段,先利用颜色信息提取出感兴趣的区域;然后利用角点、几何特征等信息检测出交通标志.在识别阶段,首先根据颜色和形状的对应关系进行粗分类;然后针对每一类标志建立一个... 详细信息

提出一种基于多特征融合的交通标志检测、识别和跟踪算法.在检测阶段,先利用颜色信息提取出感兴趣的区域;然后利用角点、几何特征等信息检测出交通标志.在识别阶段,首先根据颜色和形状的对应关系进行粗分类;然后针对每一类标志建立一个二叉树结构的支持向量机多分类器用于识别其具体含义.为了减少误识别率,在跟踪阶段采用Lucas-Kanade的特征点跟踪算法跟踪交通标志.实验结果表明,该方法具有很好的鲁棒性.

关键词：交通标志识别颜色和形状检测支持向量机多分类器特征点跟踪

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基于视觉的缩微智能车交通指示标志识别研究

基于视觉的缩微智能车交通指示标志识别研究

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作者：吴芮东北大学

学位级别：硕士

在缩微交通环境下研究基于视觉信息的智能车自动驾驶模拟方法,既能解决真实交通环境下的智能车实验占地面积大、车辆改装成本高的问题,又能解决软件仿真实验难以准确模拟真实交通环境的问题。本文在缩微交通环境下开展了交通指示标志识... 详细信息

在缩微交通环境下研究基于视觉信息的智能车自动驾驶模拟方法,既能解决真实交通环境下的智能车实验占地面积大、车辆改装成本高的问题,又能解决软件仿真实验难以准确模拟真实交通环境的问题。本文在缩微交通环境下开展了交通指示标志识别的研究。首先采用分层平台处理的设计模式,将缩微车控制和数据处理分开,提高了控制的准确性和实时性。上位机采集和分析处理交通标志信息,传递给下位机,下位机根据控制信号控制车体的转向和行进。在控制系统研究中,采用增量式PID和位置式PID算法分别实现对速度和转向的控制。其次在指示标志检测与识别的研究中,采用基于颜色和形状相结合的检测算法。在颜色粗分割阶段,首先使用直方图均衡化方法来提高目标图像的对比度,然后对比分析三种基于颜色空间的阈值分割算法,选择效果最佳的HSI阈值分割算法。在形状细分割阶段,首先对得到的二值图像预处理(包括滤波、形态学处理和填充等操作),然后对处理后的图像轮廓检测,通过限制宽高比和像素面积初步去除噪声,之后通过无效像素面积约束算法再次去除非感兴趣区域,最后使用圆形度算法得到最终的感兴趣区域。随后提出了一种改进的MBLBP+HOG+PCA特征提取算法,并验证其在识别率、误识别率、训练时间和检测时间方面上的优越性。然后采用One-Against-One SVM多分类器结构对指示标志进行识别,从而确定指示标志的准确信息。最后在缩微交通平台上完成了缩微智能车的指示标志识别实验。实验结果表明,缩微智能车能够在缩微交通环境中准确识别指示标志的类别并执行相应的动作。

关键词：缩微智能车颜色和形状检测特征融合主成分分析支持向量机

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基于计算机视觉的交通标志识别算法的研究与实现

基于计算机视觉的交通标志识别算法的研究与实现

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作者：董卉东北大学

学位级别：硕士

近十几年来,随着社会的进步、经济的发展、汽车的普及,交通事故频繁发生,其中决大多数是由于人为因素酿成的。架设车道上方或道路两旁的交通标志是用来提供当前路段的最高或最低速限,警示自车前方道路状况的改变,限制部分自车行为以保... 详细信息

近十几年来,随着社会的进步、经济的发展、汽车的普及,交通事故频繁发生,其中决大多数是由于人为因素酿成的。架设车道上方或道路两旁的交通标志是用来提供当前路段的最高或最低速限,警示自车前方道路状况的改变,限制部分自车行为以保障其他车辆的安全。然而,当驾驶人注意力不佳时,常因无法清楚的辨识这一信息,而导致事故的发生。因此,交通标志的自动检测与识别具有重要的理论意义和应用价值。由于交通标志种类繁多,又常处于室外复杂的环境条件下,其检测与分类易受到天气、光照、形变、倾斜、褪色、相近背景、图像边缘模糊等诸多因素的影响,且在性能上既要保证识别率又要满足实时性,因此识别算法的设计难度颇大。本文在总结国内外各种研究方法的基础上,针对现有识别算法的不足进行了改进和创新,设计并实现了一种新型交通标志识别算法,由检测、分类和跟踪三部分组成。在检测阶段,采用了基于颜色和形状的方法,先利用基于RGB和HSI相结合的颜色检测算法进行粗分割,再利用基于角点特征的多边形检测算法和基于边缘特征的圆形检测算法进行细分割。该算法能够克服光照影响和复杂的模型转换,解决了原有角点检测对圆形失效的问题,避免了耗时的Hough变换,提高了检测的准确性和可靠性。在分类阶段,通过改进Harr小波提取标志内部的边缘特征,利用基于支持向量超球体的二叉树支持向量机多分类算法,有效地解决了多分类问题中经常遇到的不可分问题,提高了算法的抗噪性和推广能力,而且缩短了训练时间,加快了分类速度。在跟踪阶段,采用了基于Lucas-Kanade的特征点跟踪算法,避免了对非地面目标物运动规律建模的困难,增强了算法的适用性和稳定性。本文的算法对我国以及日本等道路图片进行了大量测试,实验结果表明本文的算法具有较高的识别率,对于复杂场景具有一定的鲁棒性,为解决交通标志识别中存在的问题和困难找到了一条切实可行的途径。

关键词：交通标志识别颜色和形状检测支持向量机多分类器 Lucas-Kanade跟踪

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