【摘 要】
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社会经济飞速发展背景下,自动驾驶车辆在不久的将来也将进入千家万户,为人们出行带来更大的便利。安全性保障是自动驾驶技术应用的前提,而若不能及时准确地检测和识别交通标志牌则极易引发交通事故,因此研究探索交通标志的实时检测与识别技术至关重要。论文以提高道路各种大小尺度的交通标志检测识别率为目的,结合多尺度卷积神经网络和组合矩特征提取等图像处理方式,提出交通标志图像的检测和识别方法,主要研究内容如下。1)
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社会经济飞速发展背景下,自动驾驶车辆在不久的将来也将进入千家万户,为人们出行带来更大的便利。安全性保障是自动驾驶技术应用的前提,而若不能及时准确地检测和识别交通标志牌则极易引发交通事故,因此研究探索交通标志的实时检测与识别技术至关重要。论文以提高道路各种大小尺度的交通标志检测识别率为目的,结合多尺度卷积神经网络和组合矩特征提取等图像处理方式,提出交通标志图像的检测和识别方法,主要研究内容如下。1)采用限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE)方法进行图像预处理。根据设定的阈值进行直方图裁剪,克服了直方图均衡化(AHE)导致的噪音过度放大问题,有效改善了图像的对比度。2)检测定位出图像中的交通标志区域。为解决RGB颜色空间对光照过于敏感而难以适应然场景中复杂的光照条件,将图像从RGB格式转换成HSV格式,滤除与标志颜色不相关的背景,分割得到各个感兴趣图像区域的图像;改进特征提取方式形成Legendre矩和小波不变矩的组合矩特征,结合SVM分类器进行判别,检测出包含交通标志的图像区域,为进一步识别具体的交通标志做准备。3)改进设计了多尺度卷积神经网络(MR-CNN)。将池化层S3、池化层S4和池化层S5输出到全连接层,设计多尺度卷积神经网络及Softmax分类器实现交通标志的识别分类,对多尺度卷积神经网络模型参数(权重初始化方式、激活函数、优化器以及Dropout)进行了对比研究和遴选。4)基于德国交通标志集,将论文研究的MR-CNN交通标志识别方法与单尺度卷积神经网络算法、Random Forests算法和LDA on HOG 2算法进行了识别比较。测试结果表明,本文方法对于小、中和大尺寸的交通标志识别准确率均有提高,特别是对小交通标志的识别准确性有明显提高,表明了论文方法的有效性。
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