基于神經(jīng)網(wǎng)絡的交通標志識別系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著科技發(fā)展和社會的進步，許多國家已基本建成現(xiàn)代化的國家道路交通網(wǎng)。與之相伴的是，交通安全、運輸效率、環(huán)境污染和城市規(guī)劃等問題也變得日益突出。目前，各國政府已從修建更多的道路、擴展路網(wǎng)規(guī)模逐步轉移到采用高新智能技術改造現(xiàn)有的道路交通系統(tǒng)和管理體系上。智能交通系統(tǒng)是一個集通訊、檢測、控制和計算機技術于一體的綜合系統(tǒng)，對保障交通系統(tǒng)的運行安全及運輸效率，促進國民經(jīng)濟的發(fā)展有重要的意義和經(jīng)濟價值。 交通標志識別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的一個

2、重要子系統(tǒng)，對它的研究具有重要的理論意義和實用價值。本文針對交通標志識別系統(tǒng)中檢測和識別兩個階段的關鍵性技術進行了較為深入的研究，設計并實現(xiàn)了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的交通標志識別系統(tǒng)。本文的主要工作和成果可以概括為以下四個方面： 1.提出了一種新的基于RGB顏色空間的交通標志分割算法。針對我國交通標志的顏色特征，提出了一種新的基于RGB顏色空間的快速交通標志分割算法。該算法通過RGB分量值互減的方法來避免不同光照的影響。實驗證明，

3、該算法可以在保證分割質量的前提下，較大程度地減少運算量，從而提高算法的運算速度，改善交通標志識別系統(tǒng)的性能。 2.設計了一種適用于實景圖像中交通標志的目標區(qū)域檢測方法。通過對分割后的交通標志圖像進行一系列數(shù)學形態(tài)學處理，獲得圖像中可能的交通標志區(qū)域，而后通過設定面積閾值的方法，濾除圖像中的干擾區(qū)域，最后通過投影法截取出可能的交通標志區(qū)域。 3.提出了一種適用于實景圖像中交通標志的形狀特征提取算法。利用交通標志檢測過程中獲

4、取的交通標志區(qū)域，采用基于區(qū)域特征的形狀參數(shù)描述法，提取交通標志的形狀特征。實驗證明，本文所選取特征具有較強的穩(wěn)定性，所采用特征提取算法具有較高的魯棒性。 4.提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的交通標志兩級分類識別算法。在對我國交通標志顏色和幾何屬性的對應關系進行歸納的基礎上，將三大類116種道路交通標志劃分為5個子類。依據(jù)5個子類的不同特點，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的交通標志兩級分類識別算法。分別提取交通標志的形狀特征和不變矩特征作為兩級