本文關鍵詞：城市交通溢流智能協(xié)調(diào)控制算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《天津大學》 2010年

基于神經(jīng)網(wǎng)絡的交通標志識別的算法研究

徐繼曾  

【摘要】：圖像識別一直是模式識別領域中的重要研究課題之一。本文以交通標志的識別為研究背景,通過對其識別流程的詳細分析,將課題分為圖像分割、圖像預處理、特征提取和分類識別。 首先,文章提出了基于RGB模型的交通標志分割方法,該方法提取圖像的R、G、B三分量。由于目標背景在三個分量圖中灰度差異并不大,因此可以使用R、G、B分量圖像互減的方法來提取交通標志圖像,并用Otsu法動態(tài)選取閾值進行分割。結果表明該算法不僅計算量較少,分割效果較為理想,而且提高了系統(tǒng)的實時性。 其次,在總結當前國內(nèi)外研究成果的基礎上,本文提出了一種基于Hu矩的改進不變矩特征提取方法。得到一組更一般化的不變矩度量,其并具有旋轉、平移和比例不變性。 在文中,我們分別運用改進不變矩法與Hu矩法提取交通標志的特征,進而利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為分類器進行識別。實驗結果表明,與傳統(tǒng)Hu矩的方法相比,改進后的不變矩特征識別率更高,對交通標志具有很好的分類能力,同時也證明了通過改進提取的特征,不僅可以達到提高識別精度的目的,而且能夠滿足在車輛自主導航系統(tǒng)中對交通標志識別的要求。顯然,本文提出的基于改進不變矩的交通標志識別算法具有優(yōu)越性。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

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【引證文獻】

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本文編號：96540