自然場(chǎng)景下交通標(biāo)志檢測(cè)和分類算法研究.pdf

1、交通標(biāo)志作為重要的道路安全附屬設(shè)施，在規(guī)范交通行為、指示道路狀況、保障道路功效、引導(dǎo)行人和安全駕駛等方面起到重要作用。為了確保交通標(biāo)志的信息能夠及時(shí)、準(zhǔn)確的傳達(dá)，交通標(biāo)志自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(TSR)受到各國(guó)學(xué)者的重視?；谟跋竦牡缆方煌?biāo)志檢測(cè)和分類是交通標(biāo)志自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)，經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，在理論研究和實(shí)用系統(tǒng)方面均取得了一定的成果。
　　交通標(biāo)志長(zhǎng)期暴露在戶外，標(biāo)志本身會(huì)發(fā)生顏色退化、污損以及形變;在視頻和圖像的采集過(guò)

2、程中，光照變化會(huì)導(dǎo)致交通標(biāo)志顏色失真，視角傾斜會(huì)引起交通標(biāo)志形狀變化;在復(fù)雜環(huán)境下交通標(biāo)志會(huì)被其它物體遮擋而形成不完整的邊緣，這些都給交通標(biāo)志的檢測(cè)帶來(lái)挑戰(zhàn)。交通標(biāo)志的分類是TSR中另一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，交通標(biāo)志類別眾多，是典型的多分類問(wèn)題，追求分類算法的魯棒性和有效性仍然是尚未有效解決的熱點(diǎn)問(wèn)題。
　　針對(duì)上述不足，本文在交通標(biāo)志顏色處理、交通標(biāo)志檢測(cè)和分類等方面進(jìn)行了研究，主要研究工作如下:
　　(1)針對(duì)交通標(biāo)志的顏色特征，

3、提出顏色分布模型和改進(jìn)的顏色對(duì)比度模型，以突出圖像中的交通標(biāo)志區(qū)域。顏色分布模型通過(guò)計(jì)算交通標(biāo)志主體顏色在Lab空間中的分布概率，得到輸入圖像相對(duì)于每種顏色的特征圖，在特征圖中突出相應(yīng)顏色的區(qū)域。改進(jìn)的顏色對(duì)比度模型則根據(jù)人眼視覺(jué)機(jī)制中存在的顏色對(duì)抗性，突出紅色、藍(lán)色和黃色區(qū)域。在實(shí)驗(yàn)階段對(duì)比了這兩種模型和其他常用的顏色處理算法在交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集上的運(yùn)行結(jié)果。實(shí)驗(yàn)證明，本文提出的改進(jìn)的顏色對(duì)比度模型在保證最短運(yùn)行時(shí)間的同時(shí)取得了最高的檢測(cè)

4、率。
　　(2)在研究交通標(biāo)志快速檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上，提出一種基于旋轉(zhuǎn)對(duì)稱投影的快速多邊形檢測(cè)算法。該方法以圖像的邊緣梯度為特征，選擇滿足特定旋轉(zhuǎn)對(duì)稱角度的點(diǎn)進(jìn)行投影，得到圖像中可能存在的多邊形，之后采用多邊形分類方法得到其具體類別。該算法時(shí)間復(fù)雜度較低，實(shí)驗(yàn)表明每幅圖像的平均處理時(shí)間為55ms，能夠滿足交通標(biāo)志檢測(cè)的實(shí)時(shí)需求。
　　(3)在分析現(xiàn)有交通標(biāo)志形狀檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上，針對(duì)部分遮擋和視角傾斜的交通標(biāo)志提出了基于連接分

5、布(LD)模型的多邊形檢測(cè)方法。LD模型將多邊形看作中心到邊界點(diǎn)連接的集合，每個(gè)連接可用連接的長(zhǎng)度、連接與水平線的夾角、邊界點(diǎn)的邊緣方向表示。在交通標(biāo)志發(fā)生視角傾斜和邊緣部分缺失的情況下，連接間的順序和鄰接關(guān)系不變，因此該算法能夠有效檢測(cè)視角傾斜和邊緣不完整的多邊形。在公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，該算法在禁令、警告和指示標(biāo)志上的檢測(cè)率分別為98.63％、95.24％和94.40％，優(yōu)于大多數(shù)國(guó)際先進(jìn)算法。
　　(4)針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下交通

6、標(biāo)志檢測(cè)結(jié)果不理想的情況，提出一種基于視覺(jué)顯著性的交通標(biāo)志檢測(cè)算法。該算法將自底向上和自上而下的顯著性結(jié)合在一起，完成對(duì)交通標(biāo)志的檢測(cè)。自底向上的顯著性算法在顏色聚簇劃分和區(qū)域分割的基礎(chǔ)上，計(jì)算區(qū)域之間的對(duì)比度和區(qū)域所屬聚簇的顏色分布緊致性，以此作為該區(qū)域的顯著性度量。每一類交通標(biāo)志均有特定的顏色特征，可形成類別相關(guān)的顯著圖，即自上而下的顯著性檢測(cè)。和自底向上的顯著圖相結(jié)合，完成復(fù)雜環(huán)境中交通標(biāo)志的檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)證明該方法可以有效檢測(cè)禁令、

7、指示和警告標(biāo)志，在公開數(shù)據(jù)集上取得了較高的檢測(cè)率。此外，該方法能夠檢測(cè)白色交通標(biāo)志，不需要額外的處理。
　　(5)在分析我國(guó)交通標(biāo)志特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出一種逐級(jí)細(xì)化的交通標(biāo)志分類方法。首先根據(jù)顏色和形狀特征將交通標(biāo)志分為五個(gè)大類，即禁令標(biāo)志、警告標(biāo)志、指示標(biāo)志、解除禁令標(biāo)志和其它標(biāo)志。在粗分類中，分別利用HOG和CN描述子表示每類標(biāo)志的形狀和顏色特征，采用線性SVM分類器得到感興趣區(qū)域所屬的大類。然后分析詞袋模型中顏色和形狀特征的融