發(fā)布時間：2018-04-20 06:30

  本文選題：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + Hu矩�。� 參考：《廣東工業(yè)大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：本文對路面交通標(biāo)志包括方向指示標(biāo)線和車道線進行了識別研究,為駕駛員駕駛車輛提供必要的交通信息,從而可以提高行車安全。本文首先對駕駛員的感知特性進行了研究分析,得到駕駛員的感知特性。同時對不同年齡段不同性別的駕駛員進行了交通行為的實驗調(diào)查,認為交通標(biāo)志識別對安全駕駛有很大的幫助。路面交通標(biāo)志識別系統(tǒng)主要包括三個部分,圖像獲取、圖像檢測以及圖像識別。為了克服在圖像獲取過程中可能出現(xiàn)的各種干擾、噪聲,本文先對圖像進行了預(yù)處理,包括灰度化、圖像濾波以及圖像增強。其中圖像濾波采用了中值濾波的方法對圖像進行降噪處理,效果較好。為了能夠滿足實時性以及準(zhǔn)確性的要求,必須把圖像變得更加的簡單,信息盡量少。為此,本文對圖像進行了二值化處理,通過實驗比較,最小誤差法二值化方法的效果最佳。通過分析路面方向指示標(biāo)線的形狀特征,提取出直行、左轉(zhuǎn)彎、右轉(zhuǎn)彎等7類圖像的不變距特征作為識別的根據(jù)。在不變距特征的提取中,本文分別分析了Hu矩和Zernike矩,為識別路面交通標(biāo)志提供可靠的依據(jù)。在車道線識別中,本文采用了Steerable Filter方法,通過對濾波方向進行控制實現(xiàn)邊緣檢測,并運用幾何計算方式判斷汽車是否偏離車道。在不同的光照強度下均可得到良好的效果,具有良好的抗干擾能力。本文還通過對駕駛員換道意圖的判斷,減少車道偏離的警報誤判。本文運用采用Viola-Jones(VJ)方法進行人臉中心橫坐標(biāo)檢測,然后使用Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)方法對人臉進行跟蹤。根據(jù)人臉橫坐標(biāo)的移動為依據(jù)來判斷駕駛員是否有換道意圖。最后,本文通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別系統(tǒng)對路面方向指示標(biāo)線進行了實驗驗證,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)識別能夠滿足實時性及準(zhǔn)確性的要求。對人臉橫坐標(biāo)的偏移判斷出駕駛員的換道意圖,結(jié)合車輛偏離車道線實驗,設(shè)計出結(jié)合駕駛員換道意圖的車道偏離預(yù)
[Abstract]:In this paper, the identification of road traffic signs, including direction indication and lane line, is carried out to provide necessary traffic information for drivers to drive vehicles, thus improving the driving safety. In this paper, the driver's perceptual characteristics are studied and analyzed, and the driver's perceptual characteristics are obtained. At the same time, the traffic behavior of drivers of different ages and different genders were investigated, and it was concluded that traffic sign recognition was of great help to safe driving. The road traffic sign recognition system includes three parts: image acquisition, image detection and image recognition. In order to overcome the interference and noise that may occur in the process of image acquisition, the image is preprocessed first, including grayscale, image filtering and image enhancement. The median filter is used to reduce the noise of the image, and the effect is good. In order to meet the requirements of real-time and accuracy, it is necessary to make the image simpler and less information. In this paper, the binarization of the image is carried out, and the results of experiments show that the method of minimum error binarization is the best. Based on the analysis of the shape features of the road direction indicating lines, the invariant distance features of 7 kinds of images, such as straight line, left turn and right turn, are extracted as the basis of recognition. In the extraction of invariant distance feature, Hu moment and Zernike moment are analyzed respectively, which provides a reliable basis for the identification of road traffic signs. In lane line recognition, Steerable Filter method is used to realize edge detection by controlling the direction of filter, and geometric calculation is used to judge whether the vehicle deviates from the lane. Under different illumination intensity, good effect can be obtained and good anti-interference ability can be obtained. By judging the driver's change intention, this paper reduces the false alarm of lane deviation. In this paper, Viola-Jones-VJ (Viola-Jones-VJ) method is used to detect the center of human face and then Kanade-Lucas-Tomasi-KLT-based method is used to track the face. According to the movement of the face coordinate, the driver is judged whether he has the intention of changing the lane. Finally, the BP neural network recognition system is used to identify the road direction indication line. The experimental results show that the BP neural network system can meet the requirements of real-time and accuracy. According to the deviation of face coordinate, the change intention of the driver is judged. Combining with the vehicle deviation from the lane line experiment, the driveway deviation predetermination combining the driver's change intention is designed.
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：U463.6;U495;TP391.41

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本文編號：1776658