交通标志识别研究综述

随着社会经济的发展,我国的道路交通系统发展迅速,人们生活变得便利的同时,也随之带来了相应的安全隐患。道路交通识别系统为上述问题提供了一种解决方法,因此受到学者们的广泛关注。TSR通过安装在机动车上的摄像机提取自然场景图像,系统会对图像进行交通标志检测与识别,最后将识别结果告知驾驶员,以提高交通运行速率,降低交通事故的发生。本文对多年来各位学者的研究结果加以总结得出结论,如何有效利用交通标志的多种特征、融合线性以及非线性子空间特征提取方法的优势,研究出具有高鲁棒性和高实时性的交通标志识别方法,将是今后的主要发展方向。     

基于安卓平台的限速交通标志的检测和识别

利用Android软硬件平台,设计并实现了一种融合颜色和形状特征的实时限速交通标志检测和识别系统。为了使检测和识别达到实时精确的标准,参考多种基于颜色和形状的检测算法以及分类算法,在检测阶段,选择在RGBN颜色空间进行分割后再结合本文提出的离心度的几何不变量进行形状筛选实现限速标志定位,在识别阶段,采用改进的动态阂值多模板匹配算法实现限速标志分类。实验表明,该检测和识别算法适用于移动平台,并且速度快,精度高。     

户外交通标志检测和形状识别

提出了一种新的识别户外不同交通标志形状的算法。为了减少数字噪声的影响和分离提取独立的交通标志形状,基于颜色分割输出的外边缘可通过离散曲线演变进行简化和分解。正切空间中弧线的相似程度决定离散曲线演变的程度。形状的识别是通过模板匹配来实现的,待识别形状与模板之间的最小几何差异决定形状的类别。实验结果表明本算法是平移、旋转和尺度恒定的,能够在复杂的交通场景中进行可靠的形状识别。     

交通标志的自动定位与识别

交通生活日益复杂,无人驾驶汽车渐渐被重视,在这样的智能交通系统中,高效准确地识别交通标志无疑是一个非常重要的课题.本文利用数字图像处理方法对各种形状的交通标志进行处理,实现自动定位与识别交通标志的目的.     

基于边缘检测的分割方法的研究及Matlab实现

本文对基于边缘检测的分割方法进行研究,并在Matlab环境下予以实现,对比各种边缘检测算子的优缺点及适用条件,最后进行综合评价。指出不同的边缘检测算子对同一幅图像分割出来的效果是不同的,没有哪一种边缘算子是绝对合适的,在许多情况下需要综合考虑。为人们在不同的应用场合及针对不同的图像数据条件选择合适的分割方法及合适的边缘检测算子提供了一定的依据。     

基于Matlab的课堂点名系统的设计与实现

基于教学平台的课堂点名需要师生终端共同操作,提出了一种基于Matlab软件的人脸识别课堂点名系统.系统根据摄取到的学生图像,运用人脸检测、人脸识别等技术,自动生成学生的出勤情况,达到课堂点名的高效性、经济性与可行性.     

交通标志识别算法模型的研究与实现

本文通过比较交通标志检测和分类算法,利用阈值分割和神经网络算法思想构建了一个交通标志识别模型,该模型对于GTSRB数据集上的交通标志识别图片识别错误率能控制在5%以内,处理每帧的识别过程在150ms左右,较好地实现了交通标志的实时检测与分类。为相关交通管理部门提供了一套方便的管理技术。     

导盲机器人的交通标志视觉识别技术研究

导盲机器人是当今研究热点问题之一,交通标志识别技术是导盲机器人中的重要技术环节。无法在复杂交通情况下高精度识别交通标志是阻碍导盲机器人投入使用的最大难题。在分析研究了已有交通标志识别技术的基础上,通过Matlab中的图像处理函数,创新性地在两个色度空间同时对图像进行填充与分割、膨胀与腐蚀、k-means聚类等一系列操作处理,辅以长宽比、面积限制、平行等几何条件的限定,准确识别了红绿灯、盲道以及人行道等交通标志。     

一种基于深度学习的交通标志识别算法研究

针对当前在真实环境中交通标志呈多尺度分布,且图像背景复杂、天气光照多变等多种因素造成识别精度低、识别速度慢等情况.提出了一种基于深度学习神经网络的交通标志识别的设计与实现.首先从公开数据集TT100K中选取出现次数最多的45类交通标志进行识别,接着对图像进行mosaic等图像增强及图像处理.然后在深度学习神经网络中的Y...     

基于BP神经网络的交通标志识别

对神经网络理论和神经网络分类器进行了研究,提出了基于BP神经网络分类器的交通标志识别模型。通过大量实验和比较,得到了识别效率高的模型,并将这一模型应用到所研究的交通标志识别系统,从而对系统作了初步的实现。     

基于YOLOv5的交通标志识别

交通标志识别是自动驾驶技术中的关键一部分.针对交通标志在道路场景中目标较小且识别精度较低的问题,提出一种改进的YOLOv5算法.首先在YOLOv5模型中引入全局注意力机制(GAM),提高网络捕获不同尺度交通标志特征的能力;其次将YOLOv5算法中使用的GIoU损失函数更换为更具回归特性的CIoU损失函数来优化模型,提高对交通标志的识别精度.最后在Tsinghua-Tencent 100K数据集上进行训练,实验结果表明,改进后的YOLOv5算法对交通标志识别的平均精度均值为93.00%,相比于原算法提升了5.72%,具有更好的识别性能.     

全自动共晶粘片机实时多目标识别的实现

模板匹配是非常成熟的单目标识别算法,它可以找出与模板匹配得最佳的目标。然而如果将经典的模板匹配算法直接用于多目标识别,由于目标的数量无法预测,经常出现误识别、漏识别的现象。为了实现全自动粘片机中对多目标的高速识别,本文介绍一种基于边缘检测和模板匹配相结合的多目标识别算法,该算法克服了经典的模板匹配算法的不足。实验证明该算法成功的解决了粘片机中对多目标实时识别的问题,达到或超过了设计指标。     

交通标志识别方法综述

交通标志识别对于车辆安全行驶具有重要作用,特别是针对存在光照变化和遮挡的情况,准确性高、实时性好的交通标志自动识别亟需解决。对交通标志的检测和交通标志的识别分别进行了综述,给出了它们的原理、步骤、特点和性能,以及进行算法研究常用的交通标志数据库。相比于传统的特征检测和识别方法,采用深度学习有助于解决光照变化、部分遮挡等情况下的交通标志识别难题,是今后自动驾驶和无人驾驶性能提升的主要途径。     

基于Hopfield神经网络的交通标志识别

Hopfield神经网络是经典的人工神经网络之一,本文利用离散型Hopfield神经网络来对各种道路交通标志进行识别,并讨论在加噪、旋转等条件下对交通标志识别率的影响。同时,对图像的复杂度、识别率、图像识别前后的信噪比进行了讨论与分析。     

基于卷积神经网络的交通标志检测

针对自动驾驶场景下,提高交通标志检测速度和准确率的问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的交通标志检测算法,与传统的图像检测算法相比拥有明显的优势。首先解析影响交通标志检测准确性的因素,并对算法提出了两项改进:使用101层的残差网络作为特征提取的基础网络以获得高精度的特征提取和物体检测,同时优化网络的区域候选框特征提取方式以提高交通标志图像的检测效果。在GTSDB德国交通标志检测基准数据集上的实验结果表明,该算法实现在复杂背景下交通标志的精准检测。     

基于Matlab的车辆图像的配准与融合

采用模板匹配法对同源传感器视频采集到的车辆图像进行匹配,对所配准的图像采用加权平均的融合算法进行融合,可以获得对同一场景、同一目标更准确、全面、可靠的图像描述,从而实现对车辆图像特征的精确提取。通过Mat-lab仿真实验表明,该方法能更有效地提取车辆图像特征,达到对车辆外型的准确描述。     

基于SIFT算法的智能交通标志识别系统的设计与研究

随着机动车辆的日益增多,交通环境日益恶化,针对这种情况设计了一种基于SIFT算法的智能交通标志识别系统,不仅可以有效地辅助交通监管,而且能及时为驾驶员提供有效参考信息,避免违章事故的发生。利用SIFT算法构建仿射不变的特征子空间,并结合交通标志自身独特的颜色及形状特征,达到对交通标志的有效检测、识别和匹配,从而完成交通标志的智能识别。该系统不仅为交通执法部门装备一双智能化的慧眼,并且在一定程度上保障了驾驶员及乘客的人身安全。实验数据表明,本系统可以在复杂情况下高效、准确地识别出交通标志。     

基于迁移学习的交通标志识别

传统的交通标志识别方法主要基于特征提取和机器学习技术,易受外部环境干扰,特征学习和特征表达能力较弱,识别准确率低。而基于深度学习的交通标志识别,对学习数据要求较高,模型在小样本数据学习中学习效率低。针对上述问题,提出了一种基于迁移学习的交通标志识别方法。该方法首先将ImageNet数据集中训练好的Inceptionv3模型的卷积层和瓶颈层进行迁移;然后在瓶颈层后接上全链接层,从而构建出迁移学习的模型;最后利用公开数据集和公开场景的交通标志图像进行实验训练模型验证。实验结果表明,与现有主流的交通标志识别方法相比,所提方法在微量数据集下有较高的识别率,预测准确率达96%以上。     

应用卷积神经网络与RPN的交通标志识别

在智能交通系统中要求交通标志识别具有良好的鲁棒性、实时性,并且实际交通环境中可能因路标模糊、光照强弱、尺度大小、复杂背景等因素的问题,导致交通标志识别准确率很低。针对上述问题,提出了利用深度学习方法设计卷积神经网络,并通过卷积和池采样的多层处理,结合目标检测方法中的RPN网络结构,以提取图像的候选区域,从而对候选区域进行特征提取,最后利用全连接网络实现对特征图进行回归处理,获取检测目标的位置及识别。实验结果表明,该方法能有效地提高检测精度和计算效率,降低错误率,对于光照、旋转等不良因素下交通标志检测具有较好的稳定性和准确性,有效地提高了交通标志识别效率,具有良好的泛化能力和适应性,且满足一定的实时性的要求。