基于嵌入式的交通标志识别系统应用研究

发布时间：2025-07-07 03:38

　　随着汽车保有量的迅速增加,道路交通的畅通性和安全性成为智能交通系统的首要关注问题,而在汽车主动安全性领域,交通标志识别系统能够及时为驾驶员提供道路交通信息,可以极大的减少交通事故的发生,因而设计一个能够在汽车上应用的交通标志识别系统具有极其重要的应用价值。本文的研究对象是比较常见的三大类交通标志,主要是对其进行检测、跟踪和识别,然后将系统算法移植到嵌入式平台上,进行应用实现。交通标志检测阶段,为了能够在复杂的背景或干扰中快速定位到交通标志,本文采用颜色和形状双重特征对其进行定位。通过对比RGB颜色空间和HSV颜色空间的颜色分割效果,选择了HSV颜色空间进行颜色阈值分割,消除大部分背景,然后对颜色分割图像采用了两种算法相结合进行形状检测,分别是基于改进的Hough变换的圆形检测算法与多边形逼近的矩形和三角形检测算法,提高了检测准确率。交通标志跟踪阶段,为了提高视频序列的检测时间,采用卡尔曼滤波对图像视频帧进行跟踪,同时为了提高跟踪精度,提出了利用BP神经网络对卡尔曼滤波器改进的算法,主要是利用BP神经网络的学习能力来提高卡尔曼滤波的估计能力。交通标志识别阶段,本文采用FHOG特征作为交通标...

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.2中值滤波处理效果图

2基于颜色特征和形状特征的交通标志检测7由该像素点相邻区域的像素点组成，然后对模板进行排序，使得其内的值单调递增或者单调递减，然后取排序好的集合的中值，最后使用得到的中值代替该像素点的值。一般情况下为3*3或5*5的区域。定义权系数模板为：111111111mid中值滤波后的像素....

图2.4灰度直方图均衡化效果图

2基于颜色特征和形状特征的交通标志检测9图像经过灰度直方图均衡化和彩色直方图均衡化处理后，其结果如下图2.4和图2.5所示。图2.4灰度直方图均衡化效果图Fig2.4Grayhistogramequalizationrenderings图2.5彩色直方图均衡化效果图Fig2.5C....

图2.5彩色直方图均衡化效果图

2基于颜色特征和形状特征的交通标志检测9图像经过灰度直方图均衡化和彩色直方图均衡化处理后，其结果如下图2.4和图2.5所示。图2.4灰度直方图均衡化效果图Fig2.4Grayhistogramequalizationrenderings图2.5彩色直方图均衡化效果图Fig2.5C....

图2.9不同颜色空间分割图

重庆大学硕士学位论文12120，蓝色为240，其中每种颜色对应的补色角度比该颜色角度多180。色饱和度S取值由0到1，表示颜色的饱和程度。圆周上的取值为V=1，S=1，表示纯色。V轴相当于RGB颜色空间中的主对角线，代表不同的灰度级。V黑绿黄蓝品红红白1200SH0.0青1.02....

本文编号：4056430