基于机器视觉的交通标志识别研究

论文总字数：16028字

目 录

1绪论 1

1.1交通标志的研究背景及意义 1

1.1.1研究背景 1

1.1.2研究意义 1

1.2 交通标志识别国内外现状 1

1.3本文研究目标和研究内容 2

2交通标志及其识别系统框架 3

2.1交通标志概述 3

2.2 交通标志特点分析 3

2.3交通标志识别及其系统框架 3

3交通标志的提取 6

3.1颜色空间的图像分割 6

3.1.1颜色空间介绍 6

3.1.2图像分割 6

3.2 图像膨胀处理 7

3.2.1图像膨胀原理 7

3.2.2编程实现 7

3.3 图像填充 8

3.3.1图像填充原理 8

3.3.2编程实现 8

3.4交通标志定位 9

3.5提取交通标志图像 9

4交通标志识别 11

4.1图像预处理 11

4.1.1灰度化处理 11

4.1.2二值化处理 11

4.2字符提取 12

4.3字符分割 13

4.3.1分割原理 13

4.3.2归一化处理 13

4.4字符识别 14

4.4.1特征分类法 14

4.4.2模板匹配法  16

5系统的实现与分析 18

5.1系统的实现 18

5.2本系统存在的不足 18

6总结与展望 20

6.1论文主要工作和结论 20

6.2展望 20

参考文献 21

致谢 22

基于机器视觉的交通标志识别

杨小蕾

，China

Abstract: In the study of intelligent transportation systems, traffic sign recognition is introduced into unmanned vehicles, providing reliable road information for vehicle travel. This paper is mainly on the traffic signs in the speed limit signs for specific research. The system is in the MATLAB environment, the completion of speed-limited traffic signs recognition. First, the collected images are segmented in the HSV state and the positioning and segmentation of the traffic signs are completed. Secondly, the extracted speed limit signs are preprocessed and the character extraction and character segmentation are completed. Finally,through the template matching method to achieve the identification of the character recognition work, come to the final result. The system can finally achieve rapid detection and identification of speed-limited traffic signs in complex background.

Key words: machine vision; MATLAB; speed limit traffic signs; identification

1绪论

1.1交通标志的研究背景及意义

1.1.1研究背景

科学技术的不断进步和经济的快速发展，加快了交通行业的发展速度。与此同时，人们对于交通道路安全的关注也越来越注重。交通事故的高频发生，不仅危害了人们的生命安全，也造成了社会的财产损失。因此，为进一步解决这些社会问题，越来越多学者投身于智能交通这一领域，从而推动整个交通系统的安全、快速发展^[1]。

别sant traffic signs in complex 美国、日本以及部分欧洲国家是最早进行研究智能交通系统的国家，随着更多学者的加入及深层次研究，智能交通系统已逐步得到完善，形成了独立的研究领域。智能交通系统即ITS（Intelligent Transportation System），是由检测、通信以及计算机技术共同组成的能够对总体信息进行反馈的系统。其中，通过图像检测而实现的驾驶辅助系统是智能交通系统的重要组成，可实现对道路行人的检测、前车方碰撞以及交通标志的识别。当前，行人检测以及防碰撞识别工作已取得众多理想成绩，但交通标志的识别工作还未达到理想状态。道路交通标志是提供道路信息的重要指挥，不仅将可靠道路信息及时反馈给驾驶人员，还帮助其采取相应措施，预防了交通事故的发生^[2]。

1.1.2研究意义

交通标志的识别是智能交通系统中的重要组成，其对于不久将来的无人驾驶有着极其关键的作用。例如，在无人驾驶项目研究中，快速识别道路交通标志，可以给驾驶系统及时反馈准确的道路信息，从而驾驶系统可根据已收到的信息做出准确度判断进行驾驶操作，进一步确保了该系统的可行性与安全系数。由此可见，进一步探讨交通标志的识别系统，不仅对现实生活有着极大的意义，也有着十分可观的应用价值。

1.2 交通标志识别国内外现状

日本是最早进行交通标志检测与识别的国家，该项工作起步时，主要是以限速标志为主，并研发了一套具有识别限速标志功能的系统。该识别系统主要是采用模板匹配的经典识别算法进行标志识别，并且识别所需的平均时间较短。后期所研发的交通标志识别系统，主要是在交通标志的边界信息前提下，采取颜色滤波以及封闭曲线检测的技术完成标志的检测，并通过神经网络算法实现了标志的识别，使得系统的辨识率更加准确。之后，美国就“停车”标志进行识别系统的开发，该系统中主要是利用颜色聚类方法进行标志的检测，最后实现对测试样本的准确分辨，但该系统不能对其进行实时处理。截至目前为止，国外对于交通标志实时识别系统的研究，已经达到了一定的高度，并且，最终的识别结果也具有极其高的准确性。

由于我国前期经济发展较为缓慢，且科学技术水平较为落后，使得我国对于交通标志识别领域的研究比较晚，直至目前为主，还未出现一套比较完整的识别系统。近几年来，我国车辆数量明显变多，城市交通状况也越来越不好，为更好地解决这一现状，更多学者以及研究机构开始进行交通标志识别系统的研究。并先后取得一些良好的成果，例如，研发出一种能够在数学形态下辨识警告标志的程序算法，该算法不仅具有优良的识别水平，还能保证位移不变性及识别稳定性^[3]。就目前而言，我国著名高校大大增强了对智能车辆的研究力度。但与国外的先进技术相比，我国在交通标志识别系统方面与国外还存在一定的差距。

1.3本文研究目标和研究内容

随着经济水平以及科学技术的快速发展，无人驾驶机被越来越多人所关注。而交通标志是路面的不可缺少的指引性标志，为驾驶系统提供可靠的交通信息。因此，交通标志识别系统的研究，成为智能交通系统的研究重点之一。该系统不仅具备较大的未开发市场价值，还为车辆行驶的安全性提供保障，带来较大的社会及经济利益 ^[4]。

本文主要是限速标志识别技术进行研究，即在MATLAB软件环境下，完成复杂背景下的限速标志牌的定位与提取，并对已提取的标志牌进行相应图像处理与字符分割，从而保证系统后期利用模板匹配进行字符识别的准确性。

2交通标志及其识别系统框架

2.1交通标志概述

交通标志是指导道路交通系统的有效信息，对指导车辆的有序行驶以及向驾驶人员供给安全、可靠的路面信息起着极其重要的作用。因此，准确、及时地识别交通标志是保证车辆安全驾驶以及交通系统准确、有序运行的重中之重^[5]。

对于我国所颁发的国家标志《道路交通标志和标线》，其中交通标志主要为禁止、指示以及警告类标准，这些标志在日常生活中随处可见，不仅可为行人与车辆提供道路信息，也能保障整个交通系统的正常运行。

2.2 交通标志特点分析

交通标志作为提供道路有效信息的重要指示，必须直观、醒目以及具有较强的指导性。因此，其必须具备便于辨别的颜色与形状，我国交通标志色彩主要呈红、黄、蓝三色，形状呈圆、三角形以及矩形^[6]。交通标志的类型、颜色以及形状统计如表2-1、表2-2所示。

表2-1 交通标志类型统计

表2-2 交通标志形状和颜色统计

2.3交通标志识别及其系统框架

进行交通标志自动识别前，首先将交通标志图从已采集到的复杂背景中分割并取出，然后将已提取出的图形输入到识别系统中进行处理。该识别系统的算法主要由交通标志的检测与识别组成，其中检测主要完成自然场景中的定位与提取，识别完成最终的匹配。

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