本文關(guān)鍵詞：基于無人駕駛平臺的交通燈及數(shù)字檢測與識別系統(tǒng)

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【摘要】：隨著科技進(jìn)步和汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,汽車智能化水平越來越高,關(guān)于汽車輔助駕駛和無人駕駛系統(tǒng)的研究逐漸成為國內(nèi)外研究熱點(diǎn)。交通信號燈檢測和識別技術(shù)作為輔助駕駛和無人駕駛系統(tǒng)的重要組成,吸引了很多研究人員的關(guān)注。目前,關(guān)于交通信號燈檢測與識別技術(shù)的研究主要集中在機(jī)動車信號燈(圓燈)和方向指示信號燈(箭頭燈)上,而針對交通信號倒計(jì)時(shí)(以下簡稱數(shù)字燈)的研究較少。本文基于無人駕駛平臺,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)的交通燈及數(shù)字檢測與識別系統(tǒng)具有同時(shí)檢測和識別圓燈、箭頭燈和數(shù)字燈的功能,為無人車提供更加豐富的決策信息。自然場景下,交通信號燈在圖像中的成像結(jié)果受光照影響較大,如何準(zhǔn)確定位交通信號燈位置是檢測過程的關(guān)鍵和難點(diǎn)。針對交通燈及數(shù)字的特點(diǎn),提出了基于顯著性特征的檢測方法以及數(shù)字分割方法。該方法首先在低分辨率圖像上生成顏色、亮度和邊緣特征圖,并融合成顯著圖;然后提取圖像中的顯著性區(qū)域,利用幾何和顏色特征過濾噪聲;最后,利用投影分析的方法將候選區(qū)域中的雙數(shù)字區(qū)域分割為兩個(gè)單數(shù)字區(qū)域,得到只包含單個(gè)數(shù)字燈、圓燈和箭頭燈的候選識別區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的檢測方法獲得了比較理想的效果。在交通燈及數(shù)字的識別階段,針對交通燈及數(shù)字的多種特征,提出一種兩級分類方法,該方法設(shè)計(jì)了專用的結(jié)構(gòu)分類器用于第一級的目標(biāo)分類,目的是為了能夠快速可靠的識別圖像中清晰的目標(biāo);設(shè)計(jì)了基于CNN特征和HOG特征的SVM分類器用于第二級的目標(biāo)分類,目的是為了提高整體識別的識別率和魯棒性。在基于結(jié)構(gòu)特征的第一級分類中,針對數(shù)字燈、箭頭燈和圓燈的不同特點(diǎn),設(shè)計(jì)了兩組結(jié)構(gòu)特征。數(shù)字燈的識別是依據(jù)七段碼的顯示特點(diǎn)在數(shù)字區(qū)域中設(shè)定九個(gè)子區(qū)域,通過統(tǒng)計(jì)各子區(qū)域的亮暗情況生成一個(gè)九位的二進(jìn)制編碼,然后根據(jù)此編碼得出數(shù)字結(jié)果。箭頭和圓形燈的識別是利用水平和垂直投影對目標(biāo)結(jié)構(gòu)進(jìn)行描述,然后利用KNN分類器分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的這兩組結(jié)構(gòu)特征對圖像清晰的目標(biāo)能夠獲得比較好的識別準(zhǔn)確率,并且計(jì)算速度較快。在第二級分類中,結(jié)合更為魯棒的CNN特征與具有良好幾何、光學(xué)不變性的HOG特征,形成了更高維度的特征。首先提取LeNet-5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中ip1層特征作為CNN特征;然后提取交通燈及數(shù)字區(qū)域HOG特征,并將CNN特征歸一化后與HOG特征融合得到融合特征;最后采用SVM分類器進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法相比于CNN分類和只使用HOG特征的方法,雖然時(shí)間復(fù)雜度較高,但是識別率也更高。最后,本文對無人駕駛平臺進(jìn)行了介紹,并將本文系統(tǒng)應(yīng)用到該無人駕駛平臺上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)根據(jù)不同天氣和燈顏色分析了交通燈及數(shù)字的檢測結(jié)果,根據(jù)不同燈類型分析了識別結(jié)果,并對系統(tǒng)總體性能和效率進(jìn)行了評估。最終系統(tǒng)總體獲得了 96.3%的召回率和98.1%的準(zhǔn)確率。
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1268213