【摘要】：交通標(biāo)志的檢測(cè)和識(shí)別研究一直是機(jī)器視覺(jué)和智能交通領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn),并與城市交通安全密切相關(guān),具有十分重要的理論和應(yīng)用價(jià)值。近十幾年來(lái),交通標(biāo)志檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)有了長(zhǎng)足進(jìn)步,但還面臨很多需要解決的技術(shù)難題。本文針對(duì)多類別交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)中的感興趣區(qū)域提取、標(biāo)志牌檢測(cè)和標(biāo)志牌識(shí)別等關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行研究,并針對(duì)較大遮擋和較大拍攝角度情況的標(biāo)志牌檢測(cè)和識(shí)別方法進(jìn)行研究。主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下：(1)提出了一種基于高對(duì)比度特征的多類別交通標(biāo)志感興趣區(qū)域提取方法針對(duì)傳統(tǒng)基于顏色閾值的感興趣區(qū)域提取方法對(duì)顏色變化敏感的缺點(diǎn),本文提出了一種基于高對(duì)比度特征的感興趣區(qū)域提取方法,稱為高對(duì)比度區(qū)域提取(High Contrast Region Extraction,HCRE),該方法的設(shè)計(jì)原理是：不同種類的交通標(biāo)志在其標(biāo)志區(qū)域的灰度或顏色分布具有明顯差異；而交通標(biāo)志周圍的環(huán)境則通常具有相似的分布,如道路,天空和樹木等。方法步驟：首先,對(duì)輸入圖像進(jìn)行顏色增強(qiáng)；然后,對(duì)增強(qiáng)后圖像使用高對(duì)比度特征累加投票的方法進(jìn)行高對(duì)比度特征提�。蛔詈�,根據(jù)投票結(jié)果進(jìn)行感興趣區(qū)域提取。該方法避免了傳統(tǒng)基于顏色閾值方法對(duì)顏色變化敏感的缺點(diǎn),并且對(duì)模糊邊緣具有較好魯棒性�；谌齻�(gè)不同國(guó)家標(biāo)志牌數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)驗(yàn)證明了所提出的感興趣區(qū)域提取方法的有效性。(2)提出了一種分流級(jí)聯(lián)的多類別交通標(biāo)志檢測(cè)方法針對(duì)現(xiàn)有標(biāo)志檢測(cè)方法在多類別交通標(biāo)志檢測(cè)中準(zhǔn)確性和運(yùn)行速度上的局限性,本文提出了一種快速的分流級(jí)聯(lián)標(biāo)志牌檢測(cè)方法(split-flow cascade tree, SFC-tree)。該方法能夠在高分辨率圖像中快速的檢測(cè)和定位多種類別的交通標(biāo)志,并且能夠達(dá)到較高的檢測(cè)率。該方法有三個(gè)主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)：首先,為了能有效地表達(dá)多種類別交通標(biāo)志,本文設(shè)計(jì)了兩個(gè)特征,稱為多塊標(biāo)準(zhǔn)化LBP和其傾斜版本；其次,該方法設(shè)計(jì)了一種分流級(jí)聯(lián)樹結(jié)構(gòu)SFC-tree,它利用了多類別交通標(biāo)志的共同特征來(lái)構(gòu)造一個(gè)由粗到精的多類別交通標(biāo)志檢測(cè)器；最后,該方法設(shè)計(jì)了一種共有特征查找算法來(lái)尋找不同標(biāo)志牌的共同特征,并建立一個(gè)有效的分流級(jí)聯(lián)交通標(biāo)志檢測(cè)框架。基于GTSDB數(shù)據(jù)庫(kù)高分辨率圖像的實(shí)驗(yàn)表明：該框架能夠檢測(cè)GTSDB數(shù)據(jù)庫(kù)中43種具有不同形狀和不同顏色的交通標(biāo)志牌,并且具有不使用任何彩色信息、檢測(cè)精度高和實(shí)時(shí)性好等優(yōu)點(diǎn)。該分流級(jí)聯(lián)檢測(cè)方法在檢測(cè)速度和檢測(cè)精度方面的綜合表現(xiàn)要好于目前已有的檢測(cè)方法。(3)設(shè)計(jì)了一種由粗到精的多類別交通標(biāo)志識(shí)別方法交通標(biāo)志識(shí)別存在的主要難點(diǎn)有：標(biāo)志牌種類繁多,部分標(biāo)志牌非常相似,存在遮擋和污染,反光和拍攝角度變化等。本文在檢測(cè)方法基礎(chǔ)上對(duì)識(shí)別分類方法進(jìn)行研究,提出了一種基于SVM的粗分類方法和基于Extended-SRC(Extended Sparse Representation Classification)的細(xì)分類方法。所提出的粗分類方法,先對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行身份驗(yàn)證,然后再進(jìn)行識(shí)別和粗分類,能大量減少粗分類所需的分類時(shí)間。所提出的基于Extended-SRC的細(xì)分類方法能夠通過(guò)構(gòu)建內(nèi)容字典和遮擋字典實(shí)現(xiàn)對(duì)帶部分遮擋標(biāo)志牌的快速識(shí)別分類,比傳統(tǒng)基于SRC的方法具有速度更快和識(shí)別率更高的優(yōu)點(diǎn)。在GTSDB圖庫(kù)和實(shí)驗(yàn)室拍攝的標(biāo)志牌圖庫(kù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出的識(shí)別方法和所建立的多類別交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的有效性。(4)研究了較大遮擋情況下的標(biāo)志牌檢測(cè)和識(shí)別方法由于標(biāo)志牌安裝不規(guī)范、樹木和線桿遮擋等原因,部分城市存在較多具有較大遮擋的標(biāo)志牌。檢測(cè)和識(shí)別帶有較大遮擋的標(biāo)志牌是標(biāo)志牌識(shí)別系統(tǒng)的一個(gè)難點(diǎn)。本文根據(jù)遮擋標(biāo)志牌的特征設(shè)計(jì)了一種彩色矩形塊特征；在彩色矩形塊特征基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了基于SFC-tree的遮擋標(biāo)志牌檢測(cè)方法,對(duì)較大遮擋標(biāo)志牌的檢測(cè)具有較好的魯棒性。在檢測(cè)方法基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了基于Extended-SRC的分類方法,該方法能夠識(shí)別帶有較大遮擋的標(biāo)志牌。基于帶遮擋的標(biāo)志牌圖庫(kù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提出遮擋魯棒的檢測(cè)和識(shí)別方法的有效性。(5)研究了較大拍攝角度情況下的標(biāo)志牌檢測(cè)和識(shí)別方法在一些行車條件下,標(biāo)志牌的拍攝角度存在較大變化,而較難進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別。本文首先根據(jù)標(biāo)志牌的角度變化特點(diǎn)提出了一系列方法,用來(lái)檢測(cè)存在較大角度變化的標(biāo)志牌。首先,使用Cascade檢測(cè)器檢測(cè)正面標(biāo)志牌,并提取顯著顏色區(qū)域；其次,使用提取的顯著顏色設(shè)計(jì)顯著顏色提取方法,進(jìn)行整幅圖像的感興趣區(qū)域提取；最后,對(duì)提取的感興趣區(qū)域進(jìn)行基于形狀上下文分析的模式匹配識(shí)別。在檢測(cè)方法基礎(chǔ)上,本文將檢測(cè)到的標(biāo)志牌仿射變換到相同尺寸,然后設(shè)計(jì)了基于HOG特征和SVM分類器的標(biāo)志牌分類方法。基于多角度標(biāo)志牌圖庫(kù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U495;TP391.41
【圖文】：

曲堒灥？＿＿＿ｌ逡逑圖１－１中國(guó)常見(jiàn)的部分標(biāo)志牌逡逑個(gè)。我國(guó)的部分常見(jiàn)標(biāo)志牌如圖１－１所示，德國(guó)的部分常見(jiàn)標(biāo)志牌如圖１－２所示。逡逑由圖１－１可Ｗ看出，我國(guó)的標(biāo)志牌：警告類標(biāo)志一般為黃底黑邊炓圖案的Ｈ角形，逡逑禁令類標(biāo)志一般為白底紅邊黑圖案的圓形，指示類標(biāo)志一般為藍(lán)底白圖案的圓形逡逑或矩形；而德國(guó)的標(biāo)志牌：警告類標(biāo)志一般為白底紅邊炓圖案的Ｈ角形，禁令類逡逑３逡逑

識(shí)別交通標(biāo)志牌的車載系統(tǒng)，按其主要功能可分為標(biāo)志牌檢測(cè)和標(biāo)志牌識(shí)別兩部逡逑分。部分ＴＳ民系統(tǒng)的檢測(cè)部分包括感興趣區(qū)域提取，并且部分ＴＳ民系統(tǒng)在檢測(cè)逡逑和識(shí)別過(guò)程中間包含跟蹤部分。ＴＳ民系統(tǒng)框架如圖１－３所示，主要包括標(biāo)志牌檢逡逑測(cè)部分和標(biāo)志牌識(shí)別部分（用實(shí)線表示），其中部分標(biāo)志牌識(shí)別系統(tǒng)還包含感興逡逑趣區(qū)域提取部分和標(biāo)志牌跟蹤部分（用虛線表示）。逡逑＇邋：邋、逡逑標(biāo)志牌跟蹤逡逑Ｉ邋！、邐Ｊ逡逑Ｓ邐１逡逑，邐、邋邐；邐；逡逑感NB域提！一？標(biāo)志牌槍測(cè)標(biāo)志牌識(shí)別一逡逑圖１－３標(biāo)志牌識(shí)別框架逡逑５逡逑

詼錅賂醇鼙塵跋碌畝嗬啾鸞煌ū曛靖行巳で鈌蛺崛。]3?ｗ－ｂｙ－Ａ的矩形標(biāo)記窗口對(duì)圖像進(jìn)行歷遍來(lái)提�。遥希体澹龋妹瘢诺姆椒ǹ蚣苋鐖D２－２逡逑所示，偽代碼如圖２－３所示。逡逑ＩＩＩ＂Ｉ＂＂Ｉ品中、ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ逡逑Ｘ邐ｉｍａｇｅ逡逑ｒｉｉｎ＾邐（…’＇

本文編號(hào)：2792976