發(fā)布時間：2018-03-05 10:12

  本文選題：交通標(biāo)識檢測　切入點：多目標(biāo)跟蹤　出處：《大連理工大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：近年來,以計算機技術(shù)為代表的信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)得到了飛速發(fā)展,各個國家紛紛在高端信息領(lǐng)域投入了越來越多的人力、物力資源,以支持高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。其中,車輛數(shù)量增加對道路交通產(chǎn)生的擁擠現(xiàn)象和其對環(huán)境造成的惡劣影響使得越來越多的科學(xué)家開始研究和攻關(guān)無人駕駛領(lǐng)域的技術(shù)。而無人車研究的核心內(nèi)容存在兩個需要解決的問題,一是基于計算機輔助視覺實現(xiàn)對周邊交通場景及交通情況的感知判定,另外一個是對車輛行駛過程中周邊道路相應(yīng)交通標(biāo)識的自動識別與檢測�；谶@樣的需求對交通標(biāo)識的識別可以為車輛實現(xiàn)真正意義的“無人”行駛提供必須的理論支持和決策依據(jù)。本文研究的主要工作內(nèi)容是研究了國內(nèi)外已有的基于交通標(biāo)識的檢測與識別算法,同時為了提高檢測效率進行了交通標(biāo)識的跟蹤和狀態(tài)估計方面的研究。運用MATLAB語言設(shè)計實驗對城市環(huán)境中的交通標(biāo)識圖像數(shù)據(jù)進行處理與分析,結(jié)合實驗結(jié)果最終實現(xiàn)了城市交通環(huán)境中的交通標(biāo)識的檢測與識別仿真系統(tǒng)。本課題的創(chuàng)新點主要包括以下幾個方面內(nèi)容:(1)在圖像預(yù)處理階段基于RGB顏色空間通過實驗選擇適用于城市環(huán)境背景的閾值可以更為有效的突顯交通標(biāo)識的特征顏色;(2)本課題對圖像數(shù)據(jù)灰度預(yù)處理后使用了Sobel算子進行邊緣檢測,可以有效避免Sobel算子主體與背景區(qū)分不嚴(yán)格的缺點,降低了誤檢率;(3)通過實驗確定了適合交通標(biāo)識的閾值,使用霍夫變換搜索超出閾值的聚集點完成了交通標(biāo)識圖像的提取;(4)本文對交通標(biāo)識目標(biāo)的狀態(tài)進行了定義區(qū)分出了出現(xiàn),活動,消失,退出四類狀態(tài),并使用無跡的卡爾曼濾波算法預(yù)測交通標(biāo)識的相對運動,結(jié)合交通標(biāo)識的運動軌跡以及狀態(tài)實現(xiàn)交通標(biāo)識的跟蹤,可以有效的提高交通標(biāo)識的檢測效率。實驗結(jié)果顯示仿真系統(tǒng)基本可以準(zhǔn)確的檢測并提取出復(fù)雜城市交通情景下的交通標(biāo)識,并對提取出的交通標(biāo)識進行識別,識別準(zhǔn)確率較高,實現(xiàn)了30多大類基于符號類型的交通標(biāo)識的檢測與識別,本課題所實現(xiàn)的交通標(biāo)識檢測與識別的仿真系統(tǒng)還是具有比較好的性能。本課題通過對交通標(biāo)識的檢測與識別算法的研究,針對城市交通環(huán)境通過實驗實現(xiàn)了對復(fù)雜條件下的交通標(biāo)識的自動檢測與識別的仿真程序,程序中包括了對交通標(biāo)識的檢測和識別模塊,能夠標(biāo)記,提取及顯示交通標(biāo)識。可以為無人駕駛車輛提供復(fù)雜條件下的針對道路環(huán)境的行駛信息,同時也可以為其他相關(guān)領(lǐng)域的研究提供一定的借鑒和參考具有一定的實用意義。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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