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《大连交通大学》 2012年
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基于局部特征的交通标志识别

肖楠  
【摘要】:随着我国经济的飞速发展,越来越多的私家车走进了千家万户,在便捷人们生活的同时,也引发了各种各样的交通问题。建立完善的智能交通系统是解决这些问题的有效手段,其中,交通标志识别技术在车辆自动驾驶、提供驾驶辅助决策和提高驾驶安全等方面有着重要的作用。局部特征以其特有的尺度不变性、旋转不变性和仿射不变性等优点,逐渐受到了越来越多的关注。本文针对交通标志图像的特点,运用局部特征提取和表示方法,从图像特征点匹配和图像分类两个方面实现交通标志识别。 在特征点匹配方法中,本文分别采用尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)算法,加速稳健特征(Speeded Up Robust Feature, SURF)算法和ASIFT(Affire-SIFT)算法对交通标志图像提取特征与描述,然后对提取的局部特征描述子进行匹配,根据匹配点的数目确定待识别标志的类别。 在图像分类方法中,本文提出了基于词包模型和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的交通标志识别方法。首先使用SIFT算法对图像进行特征提取与描述,而后运用词包模型生成塔式关键字直方图(Pyramid Histogram of Words, PHOW)表示图像,最后使用LIBSVM分类器进行分类。 本文的交通标志图像通过网上搜集和实际拍摄获得,包含标准图像、加噪声、旋转、运动模糊、视角变化及部分遮挡等情况共280幅图像,均归一化为200×200,在处理器为2.2GHz的PC机上对20类交通标志图像进行测试,实验结果表明:ASIFT算法的识别准确率为87.5%,比SIFT算法和SURF算法分别高出了10%和12%;SURF算法的平均识别时间为1.37秒,SIFT算法约为它的2倍,ASIFT算法的处理时间最长,是SURF算法的近3.5倍。基于词包模型与SVM的方法识别正确率达到了91%,识别每幅图像的时间约为2.02秒,与特征点匹配方法相比,基于SVM的识别方法正确率更高,识别速度也更快。
【学位授予单位】:大连交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP391.41

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