【摘要】：無人駕駛系統(tǒng)和先進(jìn)輔助駕駛系統(tǒng)是智能交通的重要組成部分。道路交通標(biāo)志自動檢測與識別是無人駕駛系統(tǒng)和先進(jìn)輔助駕駛系統(tǒng)的關(guān)鍵問題之一。在交通標(biāo)志中,矩形交通標(biāo)志上包含豐富的道路交通信息,如文本、符號等內(nèi)容,這些信息對于提高交通安全和通行效率起到重要作用。因此快速檢測并提取矩形交通標(biāo)志中包含的文本信息具有重要的研究價值和應(yīng)用前景。本論文以中國矩形交通標(biāo)志內(nèi)的中文文本為研究對象,對矩形交通標(biāo)志內(nèi)的中文文本進(jìn)行檢測并提取文本行。本文的工作主要包括以下幾個方面:(1)矩形交通標(biāo)志中文本區(qū)域的粗檢測。首先采用了 RGB和HSV顏色空間相結(jié)合的方法對圖像進(jìn)行預(yù)處理以減少顏色失真和光照變化等因素對文本檢測的影響。之后改進(jìn)了基于八叉樹顏色量化的多分層算法實(shí)現(xiàn)文本區(qū)域的粗檢測。(2)矩形交通標(biāo)志中文本區(qū)域的精確檢測。在文本粗檢測的基礎(chǔ)上,給出了一種基于學(xué)習(xí)的多級聯(lián)過濾算法實(shí)現(xiàn)文本區(qū)域的精確檢測。具體而言,使用幾何特征和HOG特征結(jié)合Adaboost分類器構(gòu)成檢測過濾系統(tǒng),去除非文本區(qū)域。最后設(shè)計(jì)了丟失文本區(qū)域召回算法,提高文本區(qū)域的查全率。并采用非極大值抑制算法提高文本檢測的精確度。(3)矩形交通標(biāo)志中文本行的檢測。針對精確檢測的文本區(qū)域,改進(jìn)了基于核邏輯回歸的度量學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)文本行的檢測。該方法對矩形交通標(biāo)志中文本區(qū)域大小不一,分布錯亂和間距不等具有較好的魯棒性。為了測試本論文提出算法的性能,本文建立1509幅中國矩形交通標(biāo)志數(shù)據(jù)庫,從中隨機(jī)選擇436幅圖像作為測試圖像、其余的1073幅作為訓(xùn)練圖像。測試結(jié)果為單個文本的召回率在88.63%,精確度95.81%。文本行的召回率在89.94%,精確度在93.26%,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了本論文算法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U463.6;TP391.41
【圖文】：

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【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 岳求生;周書仁;李峰;譚飛剛;;HSV與LBP特征融合的行人檢測方法研究[J];計(jì)算機(jī)工程與科學(xué);2014年10期

本文編號：2787129