基于信号分解表示的交通标志定位与识别算法研究

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1、犬嫂大學ＤＡＬＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ颁士享位正文ＭＡＳＴＥＲＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ藝＾！＾基于信号分解表示的交通标志定位与识别算法研究、／信号与信息处理丨丨学科去ｉＬＪｌ作者姓名－ｆ李鮮ｍｍ指导教师２０１５年６月ＢＨ答辩日硕士学位论文基于信号分解表示的交通标志定位与识别箅法研究ＴｒａｆｆｉｃＳｉｇｎｓＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＳｉｇｎａｌＤｅｃｏｍｏｓｉｔｉｏｎｐ：郭胖作者姓名

2、学科、专业：信号与信息处理学号：２１２０９０５７指导教师：ｍｍｍｎ－－完成日期：２０１５５５大遠理工丈摩ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请一学位或其他用途使用过的成果。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若

3、有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。，＇；▲、专勤献》；名认在究／学位论文题目：今叫〒，：＾日期：年Ｚ月日作者签名１１／大连理工大学硕士学位论文摘要一随着社会的快速进步和经济的高速发展，、二线城市的机动车数量成爆炸性逐年增长，从而不可避免地产生了包括交通拥堵等负面影响，驾驶员如何安全地驾驶也引起了普遍关注，智能交通应运而生。而在智能交通系统所涉及的许多计算机视觉（Ｃｏｍｐｕｔｅｒｖｏｎ。ｉｓｉ）技术领域当中，交通标志的定位与识别又是极其重要的组成部分交通标志的定位与识别系统目的是在机动车行驶过程中，快速地

4、搜索交通标志然后正确地获取交通标志携带的主要信息。因为该领域具相当高的实用价值，即提高了驾驶的安全性一一，因此，多年来直是学者们个重要的研究课题。在阅读了大量相关论文和其他领域参考文献后，本文将新的算法应用于交通标志的定位与识别系统。本文的创新：（１）２）点包括增加定位阶段的自适应性，可以在大部分不同天气条件下正确定位；（基于稀疏分解表示算法，设计训练了级联形式的字典，并基于该字典实现对交通标志的３稀疏分解，通过分解系数完成交通标志的识别）；（将非负矩阵分解的改进形式用于图像分类。每次迭代时保持字典Ｗ不更新，只更新系数矩阵Ｈ

5、，相比稀疏表示算法增加了各部分的物理意义。本文通过对实际拍摄的包含交通标志的图像进行标志的定位，另外使用德国交通标志（ＧＴＳＲＢ）提供的４０余种标志库进行训练和识别测试，并且与已有算法各性能和特点相比较，结果表明本论文提出的基于稀疏表示和非负矩阵分解的两种创新方法，平衡了实时性和识别率一，同时对于光照，旋转和遮挡的鲁棒性有定的提升。：稀疏表示非负矩阵分解关键词；级联字典；－－Ｉ大连理工大学硕士学位论文ＴｒａｆｆｉｃＳｉｇｎｓＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＳｉｇｎａｌＤ

6、ｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎＡｂｓｔｒａｃｔＷｉｔｈｓｏｃｉａｌｐｒｏｇｒｅｓｓａｎｄｑｕｉｃｋｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｅｃｏｎｏｍｙ，ｔｈｅｎｕｍｂｅｒｓｏｆｖｅｈｉｃｌｅｓｉｎａｌｏｔｏｆｃｅｎｔｅｒｃｉｔｉｅｓｅｘｐｌｏｄｅｄｒｅｃｅｎｔｌｗｈｉｃｈａｌｓｏｉｎｅｖｉｔａｂｌｌｅａｄｓｔｏｓｏｍｅｏｔｈｅｒｒｏｂｌｅｍｓｌｉｋｅｙ，ｙｐｔｒａｆｆｉｃａｍｄｒｉｖｉｎｓａｆｅｔｅｔｓｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｂｅｉｎａａｒｔｏｆＩｎｔｅｌｌｉｅｎｔＴｒａｆ

7、ｆｉｃｊ，ｇｙｇ，ｇｐｇＳｙｓｔｅｍ（ＩＴＳ）．ＴｈｅｒｅａｒｅｑｕｉｔｅａｎｕｍｂｅｒｏｆｒｅｌａｔｅｄｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｉｎＩＴＳ，ｔｒａｆｆｉｃｓｉｇｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ．Ｔｈｅｏａｌｏｆｔｒａｆｆｉｃｓｉｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎｉｓｄｕｒｉｎｄｒｉｖｉｎｔｈｅｓｓｔｅｍｃａｎｄｅｔｅｃｔｇｇｇｇｇ，ｙｔ

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