面向無人車的交通標志自動識別技術研究.pdf

1、隨著經濟的發(fā)展和人們生活水平的提高，越來越多的汽車在當今社會得到了普及再加上當前能源環(huán)境和氣候變化的新形勢。為了解決上述問題，20世紀80年代初日本和歐洲許多國家開始研究通過智能交通系統(tǒng)(ITS)的建設促進交通和環(huán)境的和諧發(fā)展。交通標志識別是智能交通系統(tǒng)建設的一個關鍵技術，雖然在智能交通系統(tǒng)建設的初期都已經開始了相關的研究，但至今還沒有一套完整非常成熟的交通標志識別系統(tǒng)。我國交通標志識別技術的研究起步比較晚，對于高效、實用的交通標志自動

2、識別技術還需要進一步的研究。
　　本文首先介紹了無人車技術和交通標志識別技術在國內外的發(fā)展情況，并分析了國內外的差距所在。其次，研究了圖像預處理的方法和彩色顏色空間模型的方法及特征提取算法。針對在自然環(huán)境下采集的交通標志容易受光照不均勻造起的圖像失真的問題，對其進行了圖像增強處理，通過實驗的處理效果可以看出圖像失真問題得到了很好的解決。在RGB彩色空間模型分量固定差值的基礎上引入了顏色對對交通標志進行分割并用開運算、閉運算、腐蝕、

3、膨脹算法對分割后的交通標志去噪聲處理。然后，針對分割后的交通標志的圖像的信息不完整的情況，采用了SIFT算法和Hu不變矩分別對交通標志進行特征提取。由于SIFT特征具有較高的維數(shù)會影響識別的實時性，本文利用主成份分析法對提取的SIFT特征進行降維，通過實驗證明了PCA-SIFT描述子生成時間較傳統(tǒng)的SIFT描述子的生成時間大大減少，提高了特征提取的實時性。最后，本文研究了BagofWords模型和支持向量機的基本原理，基于降維后的SIF