道路交通标志识别方法研究

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1、宁波大学硕士学位论文道路交通标志识别方法研究姓名：刘兰兰申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：朱双东@宁波大学硕士学位论文作者:刘兰兰申请级别:硕士题目:道路交通标志识别方法研究导师:朱双东学校:宁波大学道路交通标志识别方法研究摘要随着社会的进步与经济的发展，交通安全和交通阻塞成为社会普遍关注的问题。于是，智能交通系统（IntelligentTransportationSystem,ITS）便应运而生。ITS是一个集检测、通信、控制和计算机等技术为一体的综合信息系统，目前已经成为广受关注的科技领域。道路交通标志识别（TrafficSignRecognition,T

2、SR）是ITS的重要组成部分，它在车辆行驶过程中对出现的交通标志信息进行采集和识别，可及时地向驾驶员做出指示或警告，或者直接控制车辆的操作，以保持交通通畅和预防事故的发生。它是智能车辆的重要软件支撑，具有重要的理论意义和实用价值。TSR主要包括两个基本的技术环节：首先是交通标志的检测，其次是交通标志的判别。交通标志检测是TSR系统的一个关键问题。本文在充分分析了交通标志的颜色和几何形状这两种先验特征的基础上，提出了颜色形状对的概念并据此构造了一种新的交通标志颜色—几何模型作为解决TSR的基本框架，同时实现交通标志的检测和粗分类。在基于该模型的交通标志检测过程中，主要包括：基

3、于HSI颜色模型分割出候选的交通标志、基于交通标志其它先验信息去除冗余区域、候选交通标志区域的边缘特征提取以及基于形状信息确定交通标志区域。在形状分析部分，我们利用改进的Hough变换算法提出了一种有效的交通标志形状识别方法。交通标志的判别过程中，颜色复杂性造成的颜色失真是影响判别率的主要因素。本文提出了一种新的颜色规格化方法，利用支持向量机（SupportVector宁波大学硕士学位论文Machine,SVM）的非线性映射能力将交通标志中复杂颜色信息化简为5种基本颜色，大大提高了交通标志判别的准确率。本文分别对基于SVM算法和基于BP算法的交通标志判别器作了比较研究，SV

4、M算法显示出了良好的分类特性。因此我们采用SVM算法对几组交通标志测试样本作了分类判别的研究，获得了较好的分类效果。关键词：道路交通标志识别（TSR），颜色—几何模型，Hough变换，支持向量机（SVM），颜色规格化ResearchonApproachofTrafficSignRecognitionAbstractWiththedevelopmentofsocialeconomy,thetrafficsafetyandtrafficjamareconcernedwidespreadbythesociety.Asaresult,anovelresearchfieldthati

5、snamedasintelligenttransportationsystem(ITS)isdevelopedrapidly.Itisanintegratedinformationsystemthatconsistsofdifferenttechniques,relativetosignalmeasurement,communication,control,calculation,andetc.AmongtheITS,thetrafficsignrecognition(TSR)isanimportantpart.Itcollectsandrecognizestheroads

6、igninformationinthevehicledrivingprocess,thengivesalertorwarningstodrive,orcontrolstheoperationofthevehicledirectly,tokeepthetransportationsmoothingandavoidingtrafficaccident.TSRistheimportantsupportsoftwareoftheITS,andthereareimportanttheoryandpracticalvalues.Ittypicallyincludestwobasicte

7、chniquefactors:thefirstisthedetectionofthetrafficsign;theotheristheclassificationofthetrafficsign.TrafficsigndetectionplaysanimportantroleinTSRsystem.Afteranalyzingthecolorandshapecharacteristicsoftrafficsign,anovelcolor-geometricmodelingmethodbasedoncolor-sha