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发布时间: 2021-01-21 04:31

  交通标志的智能检测_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。中外公路 z章境{:l 6 7l 2S79(201l}02一0260—0{ 第3l眷第:期 2 oll{‘月 交通标志的智能检测方法研究 高向东.刘红,杨大鹕 c雄H太学n诫Ia学院.月南茸“4

  中外公路 z章境{:l 6 7l 2S79(201l}02一0260—0{ 第3l眷第:期 2 oll{‘月 交通标志的智能检测方法研究 高向东.刘红,杨大鹕 c雄H太学n诫Ia学院.月南茸“450u0 *;:从iⅢ标0日勺目e佰息自形状特Ⅱ&发.m究种变Ⅲ标志的智n&刮^&.缘 *&±§包《*f HSV颤色空间∞变通标志目像分割自基f龋色与形状的交通标志检目 A#井.#对自然场景T*喃变通标志榆谢敏*的{利日秦.担mT§f多R庄gelinex∞ 交通标志口镕*№自仿射女按∞=角m变通#{《Ⅲ算*HⅡan化目m奎g镕志自《m 交通标.S∞^#. *≈目:2§标{控¥.HSV强色§间多R鹰Rednex,2i标志投t 高度发达的现代变通为人类的生恬带来丁便利. 但交通安全、交通拥挤等同题电窒得越来越严重。为 丁解决这些问题.智能交通东统ITS(Imelligent l'raffie System)这一研究领域应运而生.道路交通标 △△△△△△△ ⑨② ⑧⑩ @⑦ 1 志识别系统TSR(TMffIc Signs Recognition)作为智 能交通系统的一个子曝题.已成为同内外学者研究的 热点之一.它通过安装在机动车辆上的摄像机(照相 机)摄取自然场景图像,并将固像连芏系统的圈像处理 模块进行囝像理解,交通标志检测与识别.最后将识别 结果告知驾驶员,已达到增强道路交通安全、降低空逋 拥挤的目的. 进路交通标志中,警告标志、禁令标志和指示标志 是3种最重要、也是蛙常见的交通标志.它们均具有特 定的颜色和形状特征用以医分其他物体,达副提醒驾 驶员或行人的目的。在中国(太陆地区).交通标志颜 色主要有红色、黄色和蓝色.形状主要包括圆形、正三 角形、矩形和正八边形等.图l是中国部分典型的道路 交通标志圈像.复杂背景以及兜照等各种影响因素的 存在.导致了它比非tl然场景下的目标阻驯世其有大 的挑战性.其影响因素主要表现在“下方面:光照条件 时常变化且不可控、车辆震动导致摄取的图像模糊、奎 通标志梭损坏、被污染或被遮挡、变通标志颜色槎色、 雨雾等恶劣天气的存在.以及投影失真、尺度变换,倾 斜、相同颤色背景等。研究具有高鲁捧性和岛宴时性 的道路交通标志识别算法实现交通标志的自动分类 理解将是々后的末要发展方向。 可匿 ⑧鸢 @癃 。丑 目1典2∞tA#;目德 交通标志图像分割 道路交通标志检谢主要分为空通标志图像分割与 交通标志检测两个步骤,圉像分割是非常关键的一环. 是后续榆测研究的基础。空酒标志具有特定的颜色信 息.基于龋色是变通标志图像分割的主要方法。不同 的颜色空问j【t应了不同的基于颤色的奎通标志图像分 割方法.图像的颜色空间主要包括RGB空闻、HSI空 间、HSV空间和YUV空间等。基于RGB空同的图 像分割算法虽简单.但R、G、B三个分量之间存在福 高的相关性.图像井削敏果容易受光照的彭晌;HSI空 间和HSV空问更台适用德分割.因为H和S两个分 量一般情酲下均不受光』|{l强度的影响;Yuv颤色空 间主要应用于欧羹彩色电税信号中.在图像丹割中应 用较少。 l_1基于tISV颜色空间的交通标志图像分割 HSV彩色空问由色度H(Hue)、饱和度s(Satu. ration)和啊度¨Value)三个分量组成.醇彩色空问模 型对应于圆拄坐标系的一个圆锥形子集。 般情况 下.经数毋相讥摄取得到的图像均为RGB幽像.在进 《#目■:2010 09一∽ 镕奢简n^自¥*.教n 万方数据 20li年第2期 离向东一等:史遇标志的智能挣刹方法研完 范围的尺度;r.(z,y)是第i个光谱带的图像分布;d是 为了在取对敖的时候锞证结果有意义.当a;1/255时 行图像分割之前需将图像转换至HSV空回-转抉公 式为: H={吉(2一;:;;;‰)if G…x …"fnIn f占坚§:. “R一。 (1) 能达刘较好的效果;*表示卷苦l操作;log表示自拣时 数;R.,(z.y)表示第i个通道的MSR算法输出;F(x. y)称为环境函数,一般以赢斯函数式(3)作为环境 函数。 №+m卫ax2--Lrain)if S=—m——a—x——~—.~]n max — B=max F(x.,)一Kelp[一(』:+,2)/,] 其中,为高斯函数的标准偏差.归一化条件为: (3) V—max(R.G.B) 肛(WM州 (4) 式中[flax=max(R.G.B):min-min(R.G.B)。 交通标志瞄像主要包括红、黄、蓝3种馥色.每种 试验中,环境函数尺度应尽量包含各个范围的尺 度,一般选择大、中、小3个尺度.大申尺度具有色彩篮 现的优势.扼同时实现图像的锐化、动态范围压缩、对 颜色的H、S、V三十分量均对应一定的固值范围.经 过斌验t笔者对这3种颜色的分割目值取值范围总结 比崖改善、颜色恒常性和颜色的重理-小尺度能实现动 态范围压缩和增强图像的细节.图2为MSR算法增 如表1所示.其中H.S,V的取值均归一化至[o. 255]. 女t女m#{目*颜色#d目m≈目 强图像的敢果示意田。试验表明:囝像的亮度得“提 高、灰度值的动态范围也增加了.失真的颜色(如红色) 也得到了一定程度的恢复.增强后的图像变得更清晰. 1.2多尺度Retinex算法在增强交通标志田像中的 应用 为了兜暇自然场景下的各种影响变通标志图像分 割效果的目索.提搿分割算法的鲁棒性,有必要对交通 标志图像进行璜处理咀增强变通标志囝像。 Retinex理沦最早由Edwin Land于1977年提 出.主要内容包括:物体的色彩不受光照不均匀性的影 响,具有一致性,即^眼在不同亮度的条件下均能辨认 出物体本身的颜色,央定物体的颜色的因素是物体对 长渡、中渡、短渡3种光线的反射能力,而非反射强度 的绝对值。继Land的Retinex算法之后,单尺度Ret- inex算法SSR(Single--Scalc Re6nex)和多尺度Ret— 瞄喜黼 ‘鞫墨 (aJ《目 舯MSR4&目A日日■m ㈦《目∞*ⅨAA目 目2 口l*B月日博∞*鹰直口目 MSR算&增Ⅲ目锋id 姐图3所示,是两组交通标志图像分割效果的对 inex算法MSR(Multi--Scale retinex)相继出现。 MSR算法的数学表达斌为: 三 比试验,第一行为原图像.第二行为未经增强的图像分 割结果,第三行为经MSR算法增强图像后的分割结 果.试晚表明:MSR算法是一种较好的交通标志圉像 增强方法.能进一步提高交通标志囤像的分割效果. (2) R№(z?,)=∑Ⅳ?log(/.(j.,)~∞一 ‘-l log[(F‘(』.y)}』.(z.,)一d] 式中:i表示第i个光谱带.i=1.2.….N.N表示光谱 2交通标志检测 2.1交通标志的形状属性 基于颉色和形状是交通标志检测的主要方{盘,基 带个数,N为I时代表灰度图像、为3时代表ROB彩 色图像iW.表示与环境函毁F.相关的系数.{为环境 函数的个散.^选眼不同的标准偏差来控制环境菌散 万方数据 十外公路 于颜色町以将奄通标志R域提取出来.但是仅仅基于 颜色不是f分可靠的.a然场青}下与交通标志颓色相 同或榭近的背景普遍存在.基于形状的方法兢能很好 地排除那些背景.因为它们扯证不具有空通标志舳形 状特征。 茹0I喜 “cm大小的正方形内.如图j所示.此时交通标忠的 形状就转化为JE=珀、圆形和正方形二类.笔者对属性 值的分折均在此基础上展开;经酞验后.不同形状空 通标志的塌性取疽范围如表2所示。 冒 同囟 圆豳 目5《#§目标{m范化 &2{日B#t§#¥≈&■&∞目Ⅲ茚目 g目 目废c c≥O 85 70 0 95 《B&R ”k崖E 既形2逄*o R>0 70£>0 85 1角彤变通标志0 35<C<0 目,女m#{&§H割教gH%E鞋 4<R<0 6s£>0 R>0 70 80 《Ⅳ之运杯盘0∞<cKO 2.2空通标志校正 E>0% 不同形状的交通标志具有小同韵同性.如质心边 缘距离图、嘲形度,矩形度、忡长度等。女11圈4所示.以 囝中虚线箭头所指处为起点.逆时针旋转一周.依次求 质心与每个边缘点之问的距离,图中第二行即为3种 不同形状交通标志的质心边缘距离圈.其中横坐标表 示交通标志边缘图像包含的像素点个数-纵坐标表示 质心到边缘像裘点的距离值。 自然场景下.当光学传感器的镜头米垂直交通拆 志所在平面时.摄取得到的交通标志图像就会发生投 影失真现象,河北十一选五,如正三角形变成一般三角形、圆形变成椭 圆.此时就不能根好地区分不同形状的交通标志之间、 交通标志与背景之问的属性值,两种不同的方洼教用 来校正变通标志:用仿射变换饺正黄色的三角形交通 & 卜。j p F 目4质om缘《离菌 标志,用规范化的方法校正红色和蓝色的圆形交通标 志、蓝色的砸彤变通标志。 仿射变按校正二角形交洒标志的算法示意圈如躅 6所示.△ABc为待棱正图形.△^’B’C 7为校正后的 图形,它址】:由硝坐标轴和平行于坐标轴的两条虚拽 所嗣成的正方彤内,该止方形是预先设定的.文中设定 为6{cm/6;cn?的太小。首先检测三角形变通标志 的3个角点.记F每个角点的坐标值.求出三边的3个 中点M、~和P的坐标:而与之对嘘的△A‘B℃内的 设H,Ⅳ分别代表高和宽,s为田厝的面祝.L为 6个点舳坐标是已知的.此时点A和A’、点B和B’、 点C和c’、点M和M。、点N帚IN’,点P和P这6十 周长,用c.R、E分剐表示图形的圆度、矩形腰和伸妊 度,其袭选式为: 式中:rain(w.H)和蚴(w.H)丹别表肛w和H巾 的较小值和较大值.C,R、E均为不凡于1的正数, 事实上t矩形交通标志际拄图像的冲长匿取仉范 瞳租广t有必要对矩形交通际忠曲标准舟像避秆规范 化.建翟将所有的矩形交通标志均规范化至“cm× 目6=自≈女d#6&Ei§目 c=笋一南.c=嬲器蔫 m 万方数据 2011年第2期 高向东.等交通标志的智能拴刹方女研究 263 氆标点对的坐标均为已知量.“这6个坐标点对作为 仿射变化的特征点对,通垃仿射变换即可校正投影失 真的三角形交通标志图像。 与三角形交通标志不同.圆形交通标志困其特殊 的形状c圆形)使得对谚类空通标志的校正更简单,其 坟正示意图如图7所示。找到能够包围藏椭圆的最小 矩形(围巾用虚线框寰示).该矩形的两邻边与水平面 的夹角为O。或90。将此包国盒规范化至某一宽度的 正方形.此时对应的圆形交通标志就可得到校正。矩 形交通标志愤正方法与之类似.如图8所示是矩形交 通标志的校正示例. 度、矩形度和伸K度,保存满足要求的块.藏块蛙域即 为空通标志区域.空硒标志图像得以检测.图9为变 通标志检测示例,颜色分割后的图像经相荧步骤后得 到两十目标区域.其中有一个区域匠不满足质,t2,边缘 距离的区域而被喇除,最终交通标志得以检测。 3结语 在介绍中国变通标志基础知识和影响交通标志检 测的各种因衷的基础上.提出了一种交通标志智能检 测方法.包括基于lISV颜色空间的交通标志图像分 割葬法和罄于颜色与形状的交通标志检测算法.以及 用MSR算法增强交通标志图像以弱化光照不足、雨 豳 泌 2.3检测 r.氐 弋上 雾天气.颤色失真的不利影响.用仿射变换校正三角形 交通标志、月I规范化方法校正圆形和矩形交通标志以 崭化投il;失豇的影响.试验表明.算法能较准确地检 测出自然场景下的交通标志图像. 参考文献: [1]Hahn Fleyeh Shadow and Highlight lncafiaal Coloar For 口7目¥女a#{&Ⅲ}《目 蕊围圜园 s《…at舢Algorithm aad Tnmc latdligcnt Systems.2∞6 IEEE Conf…ont Signs.qhrneIics 2006 目8炬g女遁标¥控Ⅲ}* (7):l一7 [2]A R Smith Color国mut rrans[orm Pairs OB ofthe 5oh Annual Co.fo rcm Cb…‘er P噬eediags Graphics dnd 在基于鲕色的交通标志盈饽分割算法后.可获裨 感*趣区域ROI(Region of Interest),再经中值滤 波,区域填充、形态学开运算等步骤.去掉~些噪声、填 充空通标志所在区域并去掉谚区域外层可能存在的一 些毛刺,最终得到目标区域;标记每一十目标区域.计 算其区域面积.将小于菜一藤值的块去掉.规范纯利下 lnl一tlv。河北十一选五TcchnlqueH,New [弱Edwin Laad York.USAl978:12一19 of Color Visloa[J] The RHinex Theory Seiemliic Americatl977:108—128 的目标区域对满足面积和边缘质心田的块计算其圊 圜匾 0 100 203 [42房’祷,韩目*.Z潍-肄if多R度Refinex理伧的彩 色口像增强算穗[J]吉首大擘学报-2009(4) [I]Job~onI)J,Rahman z U.Woodell G~P|。*n…一 h如rⅢ删t。f T…ctIo“s a&n船,suⅡ。und ktlnex口]IEEE Image Pr“essiag+1997t6(3):45l一462 oo [B]RAHMAN z.J()BH)N D ImageQuamy,andNoise口]Photoalc Iithmsfor Computing J.吼at.Image£nh血…c. VII?P删ings Devices a删Algo— of SPIE.z00s [7]车学明*f鼬咖ex理*的图嚣瞄强算法[J]汁算机 n用.2005(2) [8]胡小幢.赵梓VhuaI c++/MATLAB圈像处Ⅲ与*别 宴m寨倒精选[M]北g:^E每屯出版#.z∞4 [9]Dcb Eml…A Morcno-l E Sallehs-M AⅢal Road Traffic S《n畹1%1Ion 300瑚”O 100蜘300{00 围9女《#¥∞&Wi目 EkcIro….IEEE 859 T……rio and Chssi{瞄“on?Industri.1 s on.1997,4“6)l 848— 万方数据 交通标志的智能检测方法研究 作者: 作者单位: 刊名: 英文刊名: 年,卷(期): 高向东, 刘红, 杨大鹏 郑州大学机械工程学院,河南,郑州,450001 中外公路 JOURNAL OF CHINA & FOREIGN HIGHWAY 2011,31(2) 参考文献(9条) 1.胡小锋;赵辉 Visual C++/MATLAB图像处理与识别实用案例精选 2004 2.李学明 基于Retinex理论的图像增强算法[期刊论文]-计算机应用 2005(02) 3.RAHMAN Z;JOBSON D J Image Enhancement,Image Quality,and Noise 2005 4.Jobson D J;Rahman Z U;Woodell G A Properties and Performance of a Center/Surround Retinex[外文期刊 ] 1997(03) 5.房少梅;郭昌洪;吴沛 基于多尺度Retinex理论的彩色图像增强算法[期刊论文]-吉首大学学报 2009(04) 6.Edwin Land The Retinex Theory of Color Vision 1977 7.A.R.Smith Color Gamut Transform Pairs 1978 8.De La Escalera,A;Moreno,L.E;Salichs,M.A Road Traffic Sign Detection and Classification,Industrial Electronics 1997(06) 9.Hasan Fleyeh Shadow and Highlight Invariant Colour Segmentation Algorithm For Traffic Signs 2006 本文读者也读过(7条) 1. 刘鑫.杨立敬.朱双东.LIU Xin.YANG Li-jing.ZHU Shuang-dong 快速交通标志检测预处理方法[期刊论文]-计算 机工程与应用2010,46(29) 2. 徐迪红.唐炉亮.XU Dihong.TANG Luliang 基于颜色和标志边缘特征的交通标志检测[期刊论文]-武汉大学学报 (信息科学版)2008,33(4) 3. 陈维馨 道路交通标志检测技术研究[学位论文]2007 4. 卢盛荣.刘礼锋.李翠华.LU Sheng-rong.LIU Li-feng.LI Cui-hua 基于颜色分割和多特征融合的交通标志检测 [期刊论文]-厦门大学学报(自然科学版)2011,50(4) 5. 张静.何明一.戴玉超.屈晓刚.ZHANG Jing.HE Mingyi.DAI Yuchao.QU Xiaogang 综合颜色和形状的圆形交通标 志检测方法[期刊论文]-计算机工程与应用2011,47(2) 6. 何江萍 三角形交通标志的检测方法研究[学位论文]2009 7. 张静.何明一.戴玉超.屈晓刚.ZHANG Jing.HE Ming-Yi.DAI Yu-Chao.QU Xiao-Gang 多特征融合的圆形交通标志 检测[期刊论文]-模式识别与人工智能2011,24(2) 本文链接: