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基于ASM模型的限速标志识别方法的研究

作　者: 陈娜
导　师: 范铁生
学　校: 辽宁大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 限速标志 颜色分割 梯度方向角 主动形状模型
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


随着我国经济的飞速发展,机动车数量也在不断的增加,我们不得不承认机动车给我们的生活带来了很多的方便,但是由超速、违规等问题也带来了很多的交通问题,比如交通事故、交通拥挤、运输效率等问题。基于这些问题,智能交通系统便应运而生了,其中交通标志识别作为整个系统的重要组成部分也越来越受到人们的关注。本文采用相关理论算法对路况信息的视频,进行实时的交通标志识别,目的就是在驾驶的过程中帮助司机识别交通标志,起到提醒和警示的作用,从而降低事故的发生率。通过对我国的交通标志分析,以及对现有的研究成果的研究,进行了改进和创新,提出了基于ASM(Active Shape Model)模型的限速标志识别方法,根据交通标志特有的形状,颜色等信息进行识别,本系统主要包含两个部分:(1)检测部分:利用(SVF,Simple Vector Filter)算子在HIS颜色空间下对图像进行颜色分割,并在此基础上采用改进的基于梯度方向角的方法进行圆检测,实现粗分割的过程。实验证明,该方法针对自然状况下的遮挡的限速标志的检测有较好的效果。(2)识别部分:采用ASM模型进行字符的识别。由于ASM计算速度快,定位精度高,并且对于边界模糊、遮挡和光照条件不佳的情况仍有较好的识别效果,所以很适用于交通标志在复杂场景下的识别。并且,本文结合视频的相邻帧之间的关联性特点,通过对位置关联和内容相似的判断来对识别结果进行处理,减少计算量达到实时性的目的。最后本文采用了各种情况下的视频数据进行了相应的试验,试验表明本文的算法具有较好的实时性、准确性以及鲁棒性。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-11
第1章 绪论  11-20
  1.1 论文的研究背景  11-12
  1.2 国内外研究现状  12-14
    1.2.1 国外研究现状  12-14
    1.2.2 国内研究现状  14
  1.3 交通标志识别系统  14-17
    1.3.1 交通标志检测技术  14-16
    1.3.2 交通标志识别技术  16-17
  1.4 论文的研究难点  17-18
  1.5 本文的主要内容  18-20
第2章 交通标志特点分析  20-27
  2.1 交通标志特点的研究  20-25
    2.1.1 研究对象分析  20-21
    2.1.2 交通标志在视频中的特点  21-22
    2.1.3 限速标志的特征介绍  22-25
  2.2 总体流程框架  25-27
第3章 限速标志检测方法设计  27-44
  3.1 限速标志检测算法总体设计  27-28
  3.2 限速标志检测的预处理操作  28-31
    3.2.1 颜色空间分析  28-30
    3.2.2 颜色空间的选取  30-31
  3.3 基于颜色的初步分割  31-32
  3.4 颜色分割结果比较  32-34
  3.5 边缘检测  34-37
  3.6 限速标志的检测定位  37-42
    3.6.1 基于梯度方向角的圆检测  37-39
    3.6.2 改进的基于梯度方向角的圆检测  39-42
  3.7 改进方法的检测效果  42-44
第4章 基于 ASM 模型的限速标志识别方法设计  44-63
  4.1 限速标志识别预处理操作  44-48
    4.1.1 图像增强  44-46
    4.1.2 图像增强效果  46-48
  4.2 主动形状模型的理论基础和建立  48-54
    4.2.1 形状标记点提取  48-49
    4.2.2 对齐训练样本集  49-51
    4.2.3 建立先验模型  51-53
    4.2.4 基于ASM 模型的轮廓拟合  53-54
  4.3 ASM 在彩色视频中对限速标志的识别  54-63
    4.3.1 限速标志的边界点选取  54
    4.3.2 图像的相似性计算  54-56
    4.3.3 各种相似性计算的分析  56
    4.3.4 改进的ASM 模型  56-59
    4.3.5 基于关联性的ASM 模型的识别算法  59-63
第5章 实验与分析  63-73
  5.1 硬件平台介绍  63
  5.2 本文算法的实现  63-69
  5.3 系统评估方法  69-70
  5.4 系统性能评估结果  70-73
第6章 结束语  73-75
  6.1 本文工作总结  73-74
  6.2 未来研究方向  74-75
致谢  75-76
参考文献  76-79
攻读学位期间发表的学术论文及参加的科研情况  79-80

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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