基于机器视觉的交通标志识别算法研究

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1、学校代号：10536学号：10105050521密级：公开长沙理工大学硕士学位论文基于机器视觉的交通标志识别算法研究学位申请人姓名王查导师姓名及职称扬塞垩趸9熬握培养单位拯迦理王太堂专业名称交通焦：垦王猩区控壹』论文提交日期2Q!三生垒旦论文答辩日期2Q!三生鱼旦答辩委员会主席呈态廑熬援TrafficsignrecognitionalgorithmsresearchBasedonmachineVlSlOnbvWangRuiB．E．(ChangshaUniVersityofScience&Technology)201OAthesissubmittedinpartialsat

2、isfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngjneeringInformationEngineering&Contr01ChangshaUniVersityofScience&TechnologySuperVisorAssociateProfessorYangAn—pingApril，2013长沙理工大学学位论文原创性声明小人郑匿声I刿：所呈交的论文足本人征导州jI：l勺指导卜独、Z进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重

3、要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。月叉日∥学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长沙理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。本学位论文属于1、保密口，在年解密后适用本授权书。2、不保密团。(请在以上相应方框内

4、打“√”)作者签名：壬瞎日期：沙。涉67月8日导师签名：P唰月锣日摘要改革丌放以来我国经济社会飞速发展人民生活质量稳步提升，汽车工业和交通事业随着经济的春风迅猛发展，不过，高速发展背后的交通拥堵以及安全问题也同趋严重。为了更好的解决现有问题，国内外众多学者将目光投向了集检测、通信、计算机和控制技术于一体的智能交通系统。而交通标志识别子系统作为其最具发展潜力的主要组成部分之一，在道路信息、交通安全以及辅助驾驶等方面的作用同益凸显。本文结合我国的现实情况在以下方面做了一些研究工作。在图像预处理的过程中，考虑到RGB色彩空问下具有较强的颜色相关性，采用HIS空I’白J下直方图均

5、衡化来处理采集到的图像从而提高对比度；由于户外光照条件变化较大，在进行实验对比后选择改进的G锄ma矫正来减少不同光照的影响。并将几种常用而较为成熟的滤波方法作了详细介绍和效果对比，最终选用表现较好的自适应中值法。提出了一种改进的快速2DPCA交通标志识别法。通过将类内中间值的概念和两级的算法思想的有机结合，重建散布矩阵，经过两次图像投影后，特征矩阵维数大大降低，减少了储存空间并提高了分类速度。采用人脸识别领域中公用的0RL和FERET人脸图像库上与传统的PCA、2DPCA进行对比实验，结果表明提出的算法不但在识别率上具有明显优势而且分类识别时间也得到缩短。为验证其实际中的

6、表现，在自制的两个交通标志图像库中进行实验对比，进一步证明了该方法的符合预期。将基于格拉斯曼流行的图嵌入判别分析法应用到交通标志识别上。图嵌入理论的引入能很好的捕捉到数据的局部结构完成欧式空I’白J的低维嵌入，通过将图像的匹配问题转化为格拉斯曼流行上点的分类问题。选用投影核作为格拉斯曼流行内核增强了点与点之间相似性的判别。实验结果表本方法可以应用于交通标志识别。鉴于现阶段我国还没通用的实验相关道路交通标志图像数据库，笔者白建了两个标志库用于实验，一个是由标准样本图像进行旋转、加噪、缩放获得；另一个是采集到不同天气不同距离和不同角度的实拍图像，然后再通过旋转、扭曲、加噪等获

7、得。关键词：交通标志识别；快速2DPCA；格拉斯曼流行；图嵌入；流行学习ABSTRACTSincetheref-onnandopeningupChina’seconomicandsocialdeVelopmentofpeople’sliVingqualityimproVessteadily’theautomobileindustUandtraJlsportationastheeconomyinrapiddeVelopment，howeVer'tra伍ccongestionandsafetypmbl锄sbehindtherapi