融合颜色分割与形状特征的交通标志检测

交通标志的颜色特征和形状特征是其最主要的两个特征,为提高检测的准确性和鲁棒性,提出颜色分割和形状特征相结合的方法。利用交通标志的颜色特征,采用基于HSV空间的颜色分割方法 ,获得图像中可能包含交通标志的区域,并提取该区域。根据交通标志的形状特点,利用canny算子获取提取区域的轮廓。然后,采用基于标记的形状检测算法判定所分割区域的形状,利用方向梯度直方图特征结合支持向量机(SVM)方法完成交通标志识别。经实验测试,该方法对图片视点变换、尺度变换以及亮度变换等情况具有很强的鲁棒性。     

具有Harris角点的RANSAC交通标志检测算法

考虑到交通标志具有颜色与形状这两个特征,提出了一种具有Harris角点特征的随机抽样一致性(RANSAC)算法来对交通标志进行检测.通过对含交通标志图像进行颜色特征提取后利用Canny算子对边缘进行检测,再利用Harris角点检测算子来提取初步检测后图像的角点,最后通过RANSAC算法与检测模型进行匹配进行检测,得出结果.仿真实验表明:该算法在检测率上达到了84%,也基本满足了实时性的要求.     

快速鲁棒的交通标志检测方法

如何从实景中有效地提取出交通标志是交通标志识别系统的关键,在分析中国道路限速交通标志的颜色和几何形状两种先验特征的基础上,以一种新的颜色滤波方法为基础,获得红色像素在Lab颜色空间中聚类范围的椭圆模型,提取出图像中的红色区域,得到二值化图像,然后采用基于梯度信息的Hough变换圆检测方法获得二值化图像中的圆和椭圆区域,从而实现一种将交通标志先验特征与机器学习算法相融合的智能检测方法。     

基于多特征协同的交通标志检测

针对交通场景图像中交通标志因颜色失真、形状失真和尺度变化导致漏检严重的问题,提出一种颜色特征、形状特征和尺度特征的多特征协同方法。从交通场景图像计算颜色增强图,利用多阈值分割方法和闭合轮廓曲率直方图链码表达,并对提取的形状轮廓的曲率直方图进行尺度归一化处理,融合颜色特征和归一化后的形状特征构成区域的特征向量,采用支持向量机分类获得检测结果。实验结果表明,该算法在较低时间复杂度下,能有效提高交通标志检测精度。     

实时交通禁止标志探测应用的研究

交通标志的检测在智能汽车驾驶的系统中是一个十分重要的环节。在该文中,介绍一种有效的方法,在视频或图像中检测到交通禁止标志的存在,提取出确定包括标志的图像区域,为进一步的分类识别算法提供可靠的数据源。由于交通标志通常在各地都拥有醒目的图形和颜色,该文中首先利用颜色和形状的经验模型对一帧图像进行预处理,分析出可能存在交通标志的感兴趣区域,作为候选(Candidate)。再对这一候选区域进行判断是否是交通标志,此处利用了图像的HOG特征,和SVM分类器。实验结果表明,这一方法有效地避免了光照条件、轻微遮挡等因素的干扰,准确的检测到图像中的交通标志所处的位置。     

基于聚类与链码技术的交通标志检测

交通标志的有效检测是交通标志识别系统中的关键步骤;提出一种基于颜色和形状的交通标志检测新方法,首先由最小欧式距离的聚类分析方法以及特征量与聚类中心的向量积提取夹角正弦方法,构造两级颜色特征分类器并通过训练实现优化分割,然后对滤波后图像边界跟踪,利用新的链码方法实现区域的拐角点提取,最后由几何特征判定区域的形状进行定位,实现交通标志的检测;实验结果表明,该方法在不同气候条件下的平均检测率达92.96%,优于同类方法且具有较高的鲁棒性。     

基于颜色分量补偿的交通标志图像预处理

为提高图像预处理的效果,提出了一种基于颜色信息的颜色分量补偿预处理方法。该方法首先将实景图像分成RGB三个分量,根据要提取的交通标志颜色选择处理分量。接着对选择分量进行阈值处理实现候选标志与背景的粗分割。然后用阈值化的色彩分量替代原图中的对应分量重构为一幅新的彩色图像。最后通过颜色提取对重构图像进行处理以提取候选标志区域。实验表明,采用该方法进行交通标志的预处理,提高了交通标志检测时标志定位和形状检测步骤的准确度和速度,为交通标志预处理提供了一种可行的解决方案。     

基于三分量色差法和Ostu法的交通标志检测

交通标志检测是交通标志识别的难点。在复杂的交通环境下,采用传统颜色空间的固定阈值分割进行交通标志检测的方法鲁棒性差,难以准确有效地检测出交通标志。提出了一种基于三分量色差法和Ostu法的交通标志检测方法。首先,通过计算图像R、G、B分量的差值来得到红、蓝、黄三种颜色分量,然后利用Ostu法分别对它们进行阈值分割,得到交通标志的检测结果。实验结果表明,该算法的检测准确率和实时性满足实际要求。     

综合颜色和形状的圆形交通标志检测方法

快速、可靠的交通标志检测是对其进行准确识别的前提,以颜色分割为基础,提出了一种基于曲线拟合的圆形交通标志检测算法。首先利用交通标志的颜色特征预分割出潜在的交通标志区域,然后针对圆形交通标志轮廓具有圆形这一关键特征,通过边缘检测并采用非线性最小二乘技术准确的确定出图像中的圆形交通标志区域。实验结果表明了算法的有效性。     

基于多线索混合的交通标志检测与跟踪

提出一种基于多特征融合的交通标志检测、识别和跟踪算法.在检测阶段,先利用颜色信息提取出感兴趣的区域:然后利用角点、几何特征等信息检测出交通标志.在识别阶段,首先根据颜色和形状的对应关系进行粗分类;然后针对每一类标志建立一个二叉树结构的支持向量机多分类器用于识别其具体含义.为了减少误识别率,在跟踪阶段采用Lucas-Kanade的特征点跟踪算法跟踪交通标志.实验结果表明,该方法具有很好的鲁棒性.     

多特征融合的圆形交通标志检测

结合圆形交通标志的颜色特征和形状特征,提出一种多特征融合的圆形交通标志检测算法。首先采用彩色分割和非彩色分解技术分离出圆形交通标志,并去除部分背景区域。然后应用链码形式存储边缘,采用边缘长度、圆形度、展弦比等特征进一步去除背景区域。最后采用非线性最小二乘曲线拟合技术准确提取圆形交通标志。多种天气和光照情况下的圆形交通标志检测实验验证了算法的有效性。     

道路交通标志检测分类方法的研究

研究了道路交通标志检测分类问题,针对颜色定位检测交通标志的缺陷,提出了一种基于形状边缘定位和颜色判别的交通标志检测分类方法。首先将原图像从RGB色彩空间转换到HSV,在饱和度S通道上用Canny算子检测边缘,计算边缘的形状参数(圆形度、矩形度以及推广得到的正三角形度)以判定边缘形状,定位出标志的位置;然后采用修正的HSV色彩空间分割模型判别标志颜色以进行分类,分类过程中筛除了非标志区域。实验证明,该方法具有良好的检测分类效果。     

基于卷积神经网络与集成学习的交通标志识别

为提高复杂情况（如遮挡、透视畸变等）下交通标志识别的精度,提出一种有效的基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)与集成学习的交通标志识别方法。首先通过融合颜色分割、形态学处理、形状检测等多种方法分割出交通标志,然后利用卷积神经网络对其特征进行提取并分别采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和Softmax多类分类器对其进行识别,最后将2种分类结果进行集成作为最终的识别结果。实验结果表明,本文算法可有效提高复杂情况下交通标志识别精度,整体上具有较高的性能。     

基于支持向量机和不变矩的交通标志检测

交通标志检测在智能交通系统中的作用是帮助驾驶提高安全性。交通标志都具有特定的颜色和形状,但是现有的检测方法大多使用固定阈值分割等非智能方法,缺乏自适应性和鲁棒性。使用支持向量机分割彩色交通标志图像,再结合形状特征,实现了一种新的智能检测方法;并以蓝色交通指示标志为检测对象,使用所提出的方法进行实验。实验结果表明,该方法鲁棒性好、检测准确率高。     

快速交通标志检测预处理方法

为简化场景图处理的计算量,针对场景图复杂的颜色信息,提出了一种快速的交通标志检测预处理方法——颜色标准化。将颜色信息复杂的场景图映射成简单的由8种标准颜色组成的图像,并提取5种与交通标志相关的感兴趣颜色,滤除冗余区域后得到标准颜色的交通标志。该方法大幅度简化了场景图颜色信息的复杂性,节省了RGB-HSI模型转换的计算时间。实验表明,该预处理方法具有很好的鲁棒性,快速准确地实现了交通标志检测。     

三角形交通标志的智能检测方法

基于交通标志都具有一定的颜色和形状，以红色倒三角形交通标志为例，介绍一种新的智能检测方法。该方法主要由以下4个环节构成。首先是颜色提取，将图像转换到HSI颜色模型的色调子空间，提取特定颜色——红色；其次是边缘检测，使用标准LOG模板在提取出来的红色区域上进行；这样，计算量将大为减少；然后是顶点判别，对边缘上的这些点，采用神经网络分类器进行分类，并分别对三角形的3种不同顶点作标记；最后是三角形的定位，通过一定的匹配准则提取出三角形。对不同场景下的20幅图像进行测试，检测正确率达到了100％。实验结果表明，该方法具有鲁棒性好、速度快、检测准确率高等特点。     

基于彩色图像的指示标志检测

智能交通系统是近年来国内外广泛关注的研究课题,在基于计算机视觉系统的交通标志识别中,关键步骤之一是如何快速有效地检测并提取交通标志。该文提出了基于色彩的指示标志检测与提取的快速有效方法。它包括：对实景图像进行色调不变的彩色增强,彩色聚类,形态滤波,模板匹配,特征点判别等步骤。最后,由搜索到的特征点从增强后的彩色图像中抽取指示标志。实验显示该方法能快速有效地从实景图像中检测指示标志。     

淮河流域防洪防污智能调度系统的设计

淮河流域是我国洪涝灾害发生最为频繁、历史上多灾多难的地区之一。近年来,随着淮河沿岸工农业生产的发展和人口密度的急剧增加,该流域的水污染问题已发展到直接危及沿淮两岸人民生存的地步。在过去的淮河治理中,对于如何充分有效地综合利用水利工程项目研究得很少,缺乏较大规模的综合性的联合优化调度系统,没有能够充分发挥水利工程的防洪防污作用。为此,本系统针对淮河流域讨论将气象预报、洪水预报、防洪调度和防污调度集成为一体的智能调度系统,其设计方案可为其它流域的治理提供借鉴经验。     

基于多模型表示的交通标志识别算法设计

通过变换 RGB 空间颜色值并分割图像,利用标记图为特征的形状分类器检测城市环境中的交通标志.为了提高分类准确度,用两种模型表示方法分类交通标志:1)结合二元树复小波变换和二维独立分量分析提取特征,送入最近邻分类器中分类交通标志;2)提取交通标志的内部图形,利用模板匹配进行分类.最后,将两种分类结果融合输出.实验结果表明,所提出算法的整体识别率超过91%,平均处理帧率达到6.6帧/s,系统能够鲁棒、有效和实时地识别交通标志.