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《哈尔滨工业大学》 2008年
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自然场景下交通标志的检测与分类算法研究

李伦波  
【摘要】: 随着社会的发展,汽车逐渐地普及,现有的道路通过能力逐渐难以满足交通量快速增长的需要。交通拥挤加剧,事故频发,公路交通安全和运输效率等问题变得日益突出。在此背景下,欧美发达国家已从修建更多的道路、扩展路网规模逐步转移到采用高新技术改造现有的道路交通系统和管理体系上,即开展了智能交通系统(ITS: Intelligent Transportation System)的研究。ITS是一个集通讯、检测、控制与计算机等技术为一体的综合信息管理系统,实现该系统的一个关键技术是发展具有主动安全技术的智能车辆。 发展具有主动安全技术的智能车辆已成为各国政府、研究机构和汽车制造商的一个重要目标。基于计算机视觉的交通标志识别是智能车辆的关键技术和难点之一,它包括自然场景下交通标志的检测与较大类别交通标志的分类理解技术。尽管学者们对这些问题进行了多年的研究,但问题仍然没有得到很好的解决,主要表现为复杂环境下算法的鲁棒性较差。针对这种情况,本论文在交通标志检测、自然场景图像的色彩增强与交通标志分类三方面展开研究。 为了快速、准确地从自然场景图像中检测出交通标志,提出了一种基于局部特征的标志检测算法。该算法先将RGB格式的交通标志图像转换到HSV彩色空间,通过固定阈值进行颜色分割,提取出目标区域;然后针对多边形和圆形交通标志,提出一种统一的对称局部特征检测模板来提取目标区域的特征,在此基础上根据交通标志的形状特征设计一组模糊推理规则来判定目标区域的形状,进而从场景图像中检测出交通标志。对晴天、多云与小雨天气状况下共3000幅自然场景图像进行交通标志检测实验,实验结果表明,该算法能够克服标志大小变化、旋转变化和视角变化等的影响,具有良好的鲁棒性,验证了该检测算法的有效性。 针对光照变化、天气变化和颜色退化等因素造成的交通标志漏检问题,提出了一种改进的颜色分割算法。该算法先对RGB格式的交通标志图像采用色彩恒常性算法进行彩色增强,然后将其转换到HSV彩色空间进行颜色分割。标志检测实验结果表明,该算法能够有效地克服光照、天气、颜色退化对交通标志颜色的影响,更好地分割出交通标志的特征颜色,从而进一步提高交通标志正确检测率。 针对交通标志这类大类别分类问题,提出一种由粗到精的分层决策分类算法。该算法先利用我国交通标志的特征颜色进行分类决策,然后再根据颜色和形状进一步分成子类,这样可简化分类系统设计,提高分类精度。在对子分类系统设计时,提出一种概率神经网络(PNN: Probabilistic Neural Network)优化设计算法。该算法在利用径向Tchebichef不变矩提取交通标志特征的基础上,采用Global K -means聚类算法优化PNN网络结构,然后利用粒子群算法(PSO: Particle Swarm Optimization)优化模式层核函数控制参数矩阵,以提高网络的泛化性能。实验结果表明,该分类系统不仅具有精简的结构,而且可获得较高的分类精度和较好的泛化性能。 考虑到交通标志分类始终是有限样本分类问题,在研究基于支持向量机(SVM: Support Vector Machine)的多类别分类理论的基础上,对交通标志分类系统中子类标志设计了C -支持向量分类机和ν支持向量分类机进行分类。交通标志分类实验表明,基于支持向量机的分类器能够获得较高的分类精度和更好的泛化性能。
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 刘思平;道路交通标志的检测与识别技术研究[D];南京理工大学;2011年
2 刘红;自然场景下交通标志图像识别方法研究[D];郑州大学;2011年
3 秦飞;交通标志实时检测与识别技术研究[D];重庆大学;2011年
4 虎亚玲;基于视觉显著性的交通标志检测与识别方法研究[D];兰州理工大学;2012年
5 雷梁;信阳毛尖图像颜色和纹理特征研究与分析[D];信阳师范学院;2012年
6 张潘潘;道路交通标志检测与识别算法的研究[D];山东大学;2012年
7 彭祖胜;交通标志和信号灯实时检测与识别技术研究[D];重庆大学;2012年
【参考文献】
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 张航;自然场景下的交通标志识别算法研究[D];中南大学;2006年
2 黄瀚敏;基于汽车驾驶员疲劳状态监测技术的汽车主动安全系统研究[D];重庆大学;2007年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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3 杨绪兵,韩自存;ε不敏感的核Adaline算法及其在图像去噪中的应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2003年04期
4 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
5 陈弋兰;王鸣;孙书诚;;朴素贝叶斯分类器的误差估计[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2008年04期
6 张红涛;胡玉霞;张恒源;顾波;;储粮害虫图像识别中的特征压缩研究[J];安徽农业科学;2008年27期
7 李淑华;徐良培;陶建平;;基于支持向量机的我国水产品出口贸易风险预警研究[J];安徽农业科学;2008年30期
8 许高程;张文君;王卫红;;支持向量机技术在遥感影像滑坡体提取中的应用[J];安徽农业科学;2009年06期
9 程伟;张燕平;赵姝;;支持向量机在粮食产量预测中的应用[J];安徽农业科学;2009年08期
10 赵万明;黄彦全;谌贵辉;;基于支持向量机的农村用电量需求预测[J];安徽农业科学;2009年25期
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3 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 周绮凤;林成德;罗林开;彭洪;;一种基于黎曼度量的训练样本类不平衡SVM分类方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 刘志斌;金连文;;候选字静态生成技术及其在两级LDA汉字识别中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 张彬;金连文;;基于AdaBoost的手写体汉字相似字符识别[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 梁禹;王义刚;王娜;;基于支持向量机的电力电子电路故障诊断[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 ;Fault Pattern Recognition of Rolling Bearings Based on Wavelet Packet and Support Vector Machine[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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1 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 任桢;图像分类任务的关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 李晚龙;六自由度Stewart平台分散智能控制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 乔小燕;基于生物形态学的赤潮藻显微图像分割与特征提取研究[D];中国海洋大学;2010年
7 杨宁;计算机辅助卷烟配方设计关键技术研究[D];中国海洋大学;2010年
8 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
9 张昌明;新疆汉族、维吾尔族及哈萨克族食管癌血清蛋白质指纹图谱研究[D];新疆医科大学;2010年
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1 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
2 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
3 廖甜甜;白细胞图像语义识别分类的研究[D];南昌航空大学;2010年
4 黄正荣;基于振动波的高速公路车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
5 刘棉;人机划拳系统的实现[D];山东科技大学;2010年
6 刘桂珍;颅骨三维重建与信息提取[D];山东科技大学;2010年
7 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
8 张海峰;空间三维信息重构与飞行器路径规划[D];山东科技大学;2010年
9 田文娟;基于支持向量机的人民币序列号识别方法的研究[D];山东科技大学;2010年
10 徐芳芳;优化问题的PVD算法研究[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 师一华;杨金锋;;图像处理中改进的Gamma矫正方法[J];安阳工学院学报;2005年06期
2 李滨丹;吴宁;;探讨汽车尾气污染危害与对策[J];环境科学与管理;2009年07期
3 易东;黄玉清;;基于SVM的移动机器人路标识别算法[J];兵工自动化;2009年08期
4 秦香英,黄亚飞,刘伟铭;基于不变矩和小波神经网络的标志识别方法[J];长沙交通学院学报;2005年02期
5 李洁;齐桂年;;利用计算机图像处理测定茶鲜叶色泽及其萎凋程度变化的初步研究[J];中国茶叶加工;2008年01期
6 陆建良,梁月荣,龚淑英,顾志蕾,张凌云,徐月荣;茶汤色差与茶叶感官品质相关性研究[J];茶叶科学;2002年01期
7 王文杰,罗守进,黄建琴,张立平,吴新荣,王宏树;电脑测定茶叶色泽的方法研究[J];茶叶科学;2005年01期
8 陆江锋;单春芳;洪小龙;裘正军;;基于数字图像的茶叶形状特征提取及不同茶叶鉴别研究[J];茶叶科学;2010年06期
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中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 李忠伟;支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
2 张航;自然场景下的交通标志识别算法研究[D];中南大学;2006年
3 黄志开;彩色图像特征提取与植物分类研究[D];中国科学技术大学;2006年
4 刁智华;大田小麦叶部病害智能诊断系统研究与应用[D];中国科学技术大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 孙敬;特定医学影像中病灶的自动提取研究[D];华北电力大学(北京);2011年
2 刘思平;道路交通标志的检测与识别技术研究[D];南京理工大学;2011年
3 吕琼帅;BP神经网络的优化与研究[D];郑州大学;2011年
4 刘天舒;BP神经网络的改进研究及应用[D];东北农业大学;2011年
5 秦飞;交通标志实时检测与识别技术研究[D];重庆大学;2011年
6 黄志勇;基于支持向量机的交通标志识别系统的研究[D];北京工业大学;2004年
7 曹敏;基于图像处理技术的大豆植株氮素测定研究[D];吉林大学;2005年
8 王永明;交通标志自动分割与识别算法及数学模型研究[D];云南师范大学;2005年
9 李元元;支持向量机在视频交通信息检测系统中的应用研究[D];合肥工业大学;2006年
10 汪哲慎;复杂场景下交通标志检测技术研究[D];厦门大学;2006年
【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前6条
1 方启龙;基于无人车辅助导航的交通标线识别方法研究[D];安徽大学;2012年
2 韩月林;支持向量机在路面交通标志识别中的应用研究[D];大连理工大学;2012年
3 虎亚玲;基于视觉显著性的交通标志检测与识别方法研究[D];兰州理工大学;2012年
4 张培;复杂背景下交通标志的颜色分割[D];武汉理工大学;2012年
5 张潘潘;道路交通标志检测与识别算法的研究[D];山东大学;2012年
6 彭祖胜;交通标志和信号灯实时检测与识别技术研究[D];重庆大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 方强;基于优进策略的差分进化算法及其化工应用[D];浙江大学;2004年
3 何东风;人脸识别的技术研究与实现[D];广东工业大学;2004年
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1 李伦波;马广富;;自然场景下交通标志检测与分类算法研究[J];哈尔滨工业大学学报;2009年11期
2 薛月菊;胡月明;杨敬锋;陈其昌;;基于概率神经网络的广东省土地资源评价[J];华南农业大学学报(自然科学版);2006年03期
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8 谷雷;杨青;王大志;;概率神经网络在化工过程故障检测中的应用[J];控制工程;2008年S1期
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10 傅明,易昂,唐贤瑛,陈曦;一种基于不变距和PNN分类网络的图形识别方法[J];长沙交通学院学报;2003年01期
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1 张维良 尚玉峰;通渭开展交通安全教育“五进”活动[N];定西日报;2009年
2 魏善勇;阵地化宣传夯实安全防范源头[N];人民公安报·交通安全周刊;2009年
3 记者 刘莉;“中国智能车未来挑战赛”西安开战[N];科技日报;2010年
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1 李伦波;自然场景下交通标志的检测与分类算法研究[D];哈尔滨工业大学;2008年
2 冷严;复杂音频的事件检测与分类中的关键问题研究[D];北京邮电大学;2012年
3 吴文杰;基于信息融合的航空发动机故障诊断方法[D];电子科技大学;2011年
4 张航;自然场景下的交通标志识别算法研究[D];中南大学;2006年
5 刘先省;传感器管理方法研究[D];西北工业大学;2000年
6 覃频频;基于信息融合的高速公路事件检测建模与仿真[D];西南交通大学;2007年
7 郝敏;基于机器视觉的马铃薯外部品质检测技术研究[D];内蒙古农业大学;2009年
8 韩文蕾;中国股票市场的非线性分析与预测[D];西北工业大学;2006年
9 张燕平;汽轮机轴系振动故障诊断中的信息融合方法研究[D];华中科技大学;2006年
10 齐龙;基于多光谱视觉的稻瘟病检测技术研究[D];吉林大学;2009年
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1 刘波;交通标志识别及其算法研究[D];中南大学;2010年
2 李福才;流行学习在交通标志识别中的应用研究[D];西安电子科技大学;2010年
3 张海艳;基于自适应概率神经网络的农作物虫情预测研究[D];兰州交通大学;2011年
4 王华;基于粒子群概率神经网络模型的汇率预测方法[D];景德镇陶瓷学院;2010年
5 朱静;色彩恒常性理论及其在图像增强中应用研究[D];合肥工业大学;2011年
6 王秋勤;基于概率神经网络的发动机故障诊断研究[D];西南林业大学;2010年
7 徐继曾;基于神经网络的交通标志识别的算法研究[D];天津大学;2010年
8 谷会芬;基于支持向量机的交通标志识别研究[D];燕山大学;2012年
9 邓晨;微波视频融合车辆检测与分类技术研究[D];武汉理工大学;2010年
10 李海娟;基于分支树—支持向量机的道路交通标志识别[D];中国石油大学;2011年
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