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交通标志检测

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代码分类: 仿真计算

开发平台: matlab

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代码描述

应用背景 交通标志在道路交通系统中占据重要地位,其主要作用为显示当前路段交通状况,提示驾驶员前方道路环境中的危险与困难,警告驾驶员按规定速度行驶,特殊路段禁止左右转弯或禁止停车等,为安全驾驶提供有利的保障。因此,交通标志的检测与识别是一个非常重要的课题,对防止道路交通事故,保障驾驶员的人身安全具有重要意义。 道路交通标志中,禁令标志主要起到禁止某种行为的作用,共43种,在交通标志中占据重要地位[14]。其中,限速标志及禁止左右转弯标志,对保障驾驶人的安全行驶具有重要意义,因此也是目前交通标志识别领域研究的重点。禁令标志有其独特的形状与颜色特征,颜色均为白底,红圈,红杠,黑图案,团压杠;形状为圆形。 先进车辆辅助驾驶系统(Advanced Driver Assitance Systems,ADAS)是辅助驾驶人进行汽车驾驶的系统,对增加车辆和道路安全性具有重大意义。先进车辆辅助驾驶系统是指利用安装在车上各式各样的传感器(此次设计采用安装在车辆前方的CCD摄像头)采集前方道路信息,通过使用图像处理与模式识别领域的相关技术,对前方车辆,行人,车道线,交通标志等信息进行检测与追踪,在最短的时间内提醒驾驶人员注意车辆前方可能发生的情况。 关键技术 (1)优化K均值聚类三期计划怎么倍投用于交通标志检测。 传统的图像分割三期计划怎么倍投直接选取RGB颜色空间,通过在R通道,G通道,B通道上设置相应的经验阈值,当道路图像中有满足各个通道阈值的区域时,即认为是交通标志存在的区域。这种方法计算简便,实时性高,但由于阈值的设定是由大量实验得到的经验阈值,无法应付光照的变化,所以其鲁棒性不强。为了消除光照的影响,典型的图像分割三期计划怎么倍投将得到的道路RGB图像转化为HSI图像,直接去除I通道光照的影响,仅在色调H,饱和度S通道处理图像,这种方法虽可以去除光照的影响,但由RGB图像转化到HSI空间是非线性转化,计算量大,实时性无法得到满足。此次设计采用数据挖掘领域的经典三期计划怎么倍投:K-means聚类三期计划怎么倍投,并对该三期计划怎么倍投进行改进优化,使其更加适合处理图像。 用于交通标志检测的改进K均值聚类三期计划怎么倍投如下:选取R/(R+G+B)作为图像处理的特征空间,这样做,一方面可以突出检测图像空间中显着的红色分量,另一方面通过对R,G,B分量进行归一化处理,可以减少光照噪声对图像处理的影响。为了减少三期计划怎么倍投的处理时间,首先在原图像上自动生成部分样本点,选取这些部分像素点代替整幅图像进行初始聚类,对这些部分样本点聚类后,得到K个初始聚类中心,然后利用这K个初始聚类中心继续对整幅图像剩下的全部像素点进行聚类。经过实验确定当k=5时,可以准确的检测出交通标志所在区域,并取迭代次数上限为30,以解决三期计划怎么倍投不收敛导致计算时间无限增长的问题。 通过对K-means三期计划怎么倍投的改进,使基于K-means 聚类三期计划怎么倍投的交通标志检测三期计划怎么倍投具有快速、简洁、对图像大数据集具有较高的效率并且是可伸缩性的及具有较强的检测鲁棒性等优点。 (2)改进的快速鲁棒性三期计划怎么倍投用于交通标志识别。 交通标志匹配识别的核心问题是在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位置的情况下寻找其不变的特征。传统的匹配三期计划怎么倍投往往是直接提取角点或边缘,对环境的适应能力较差。在参考大量研究论文后发现,SIFT(尺度不变特征变换匹配三期计划怎么倍投)能有效的将感兴趣区域中的交通标志与模板库的交通标志进行匹配识别。使用该三期计划怎么倍投提取的特征向量,具有平移、缩放、旋转不变性,同时对光照变化、仿射及投影也有一定不变性。SIFT在图像的不变特征提取方面拥有无与伦比的优势,但其实并不完美,其依然存在着实时性不高,特征点较少,对边缘模糊的目标无法准确提取特征点等缺陷。因此,此次设计采用改进的快速鲁棒特征三期计划怎么倍投作为对SIFT三期计划怎么倍投的优化来实现交通标志的识别。该方法在特征点检测上,用不同大小的方框滤波与原始图像做卷积来近似代替二阶高斯滤波并使用快速Hessian矩阵检测特征值,利用Haar响应对特征点进行描述,这些大大提高了运算效率。利用改进的快速鲁棒性三期计划怎么倍投提取交通标志的特征信息,最终生成64维的特征描述算子,将目标图像的特征描述算子与模板库图像的特征描述算子进行欧氏距离匹配,得到交通标志的实际意义。

代码预览

matlab路标识别

3.JPG

5.jpg

50.bmp

7.jpg

8.jpg

Require.m

Thumbs.db

Untitled.asv

appendimages.m

interface.fig

interface.m

mid2.bmp

picture

10.jpg

11.jpg

12.jpg

13.jpg

14.jpg

15.jpg

16.jpg

17.jpg

9.jpg

Thumbs.db

testrequire.asv

testrequire.m

testsift.m

tmp.key

tmp.pgm

result_1.bmp

result_2.bmp

result_3.bmp

sift.m

siftWin32.exe

tmp.key

tmp.pgm

tt1.m

turnleft.jpg

youguai.bmp

zuoguai1.bmp

zuoguai_10.bmp

获得特征向量

sift.m

匹配

result_1.bmp

result_2.bmp

result_3.bmp

testtt1.m

tmp.key

tmp.pgm

tt1.asv

tt1.m

去除噪音

noise.asv

noise.m

限速.bmp

预处理与提取

Require.asv

Require.m



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