基于颜色分割和多特征融合的交通标志检测

采用了一种鲁棒的交通标志检测算法,该算法结合了基于颜色分割的粗定位过程和基于多特征融合的交通标志精确定位过程.粗定位利用交通标志的颜色特征,采用基于YIQ空间的颜色分割方法,获得图像中有可能包含交通标志的图像子区域;基于多特征融合的精确定位是采用梯度方向直方图(histogram of oriented gradient,HOG)及局域二值模式(local binary pattern,LBP)两种互补的特征,并利用支持向量机(support vector machinc,SVM)进行分类,得到交通标志的准确位置.实验表明该方法对亮度变化、视点变换、尺度变化及目标部分遮挡等情况具有很强的鲁棒性,并且查准率和查全率总体都比基于单特征的方法好.     

基于模糊颜色提取的彩色图像分割

为了对彩色图像进行有效分割,提出了一种基于模糊颜色提取的新型彩色图像分割算法,这种算法可以有效的进行区域分割.首先,提出了一种模糊颜色提取方法,然后介绍了该算法,算法经过迭代可以选择典型的种子颜色来提取颜色分量,最后应用区域生长法可以确保所需区域的完整连通性.区别于现有的图像分割方法,本方法是将相同的像素分成几个模糊集,分割成功率提高10%左右.实验结果表明该算法可以合理分割出所需区域,避免冗余,并且具有较好的噪声抑制力和鲁棒性.     

基于球颜色模型的主色调提取与颜色名标注

将对立色的颜色空间距离设为1,建立了一种球颜色模型,利用该颜色模型统计图像像素的三维颜色直方图,利用极大值法提取图像的主色调;对1 031个中文颜色名的HVC值转换为该颜色模型值,利用最接近的中文颜色名描述图像的主色调,实现了对图像主色调的颜色名标注.     

基于颜色特征的等差线提取方法

提出一种基于颜色特征的等差线提取新技术,即采用彩色图像卡和摄像机,以白光照射下应力模型在圆偏振光场中等差线条纹的颜色为标志,采用RGB颜色空间表示图像的颜色特征,根据“最小色差准则”对等差线进行颜色聚类,实现等差线的快速,准确提取。     

基于颜色和形状的道路交通标志检测

提出了一种基于颜色分割和形状分析的交通标志检测方法.首先利用改进后的简单向量滤波器分割感兴趣色彩区域,对不同色彩区域进行相应形状检测.采用拐角特征与几何结构分析相结合的方法检测矩形与三角形标志,提出了一种基于对称性特征的简单编码算法,并应用于圆形检测.实验结果表明,该方法能在多种复杂场景中有效地定位交通标志,对天气变化有一定鲁棒性,为后继的交通标志识别工作奠定了良好基础.     

基于深度学习的交通标志检测方法研究

提出了一种基于Faster R-CNN深度学习框架的交通标志检测方法,使用VGG16卷积神经网络自动提取交通标志图像特征,并将卷积特征图传入区域建议网络(RPN)中进行前景目标筛选及回归目标边框,将建议区域框映射到特征图上,经过RoI池化层后输出固定大小的建议框,利用分类网络对建议区域进行具体的类别判断,并精确回归目标的边框。并将算法在德国交通标志数据集GTSDB进行了实验验证,实验结果表明了所提出算法的有效性,该方法对不同光照、遮挡、标志模糊等具有鲁棒性。     

基于彩色图像不变矩的交通标志特征提取方法

本文提出了一种利用RGB颜色差分矩阵对Hu不变矩进行加权的新方法．并将该方法和Hu不变矩投影变换快速算法相结合,对彩色交通标志的特征值进行提取．实验表明,该方法可以在Hu不变矩不受目标图像大小、位置、旋转等因素影响的基础上,进一步减小光照条件及天气因素对彩色目标图像的影响,快速、准确地提取出目标特征值,为目标识别提供依据．     

基于机器视觉的交通标志识别系统设计

以MATLAB的Simulink和计算机视觉工具箱为基础,分析了其在交通标志识别中的应用。交通标志识别系统采用Simulink模块进行搭建。系统由视频输入、检测识别和视频显示模块构成。视频输入模块对采集视频中的视频帧进行颜色空间转换,检测识别模块通过函数编写来实现当前图像与模板库标志对比来识别交通标志。为验证系统的有效性,通过对行车记录仪视频进行实验,实验结果表明,系统可以对交通标志进行有效识别,实时性和鲁棒性较好。     

基于模糊集的车牌提取方法

利用了车牌的颜色特征与纹理特征,提出一种新的基于模糊集的车牌提取方法.该方法用图像颜色对区域检测、颜色对边缘检测、色度峰值统计及密集小边缘增强,使用模糊集算子综合它们的结果,精确提取出车牌.实验结果表明:对在不同条件下拍摄的图像应用本方法,车牌提取准确率达到98.0%.特别地对光照不均、背景复杂的图像,本方法仍具有很强的鲁棒性.     

交通标志结构的力学模型研究

交通标志作为具有特定功能的结构物,要充分考虑到其在承受荷载时的力学强度、刚度和稳定性,使其能在各种自然环境中不间断地发挥功能。本文对悬臂式交通标志杆结构设计的力学模型进行了系统的探讨,分析了交通标志结构设计应考虑的关键因素。     

基于交通信息提取的区域交通状态判别方法

为了准确判别区域路网的交通状态,提出了基于交通信息提取的区域交通状态判别方法．在分析区域路网交通流宏观特性的基础上,结合区域路网的拓扑结构与交通流特征,提出区域交通状态判别指标体系,并基于可拓学建立了区域交通状态判别模型．以一个主干道区域路网为例,验证了路网交通状态判别方法的有效性．该交通状态判别方法可应用于在线交通状态分析和历史数据库交通运行特征的提取,为交通管理决策提供了基础信息．     

基于彩色图像分割的路标检测算法研究

针对交通标志检测问题,首先比较了RGB,HSV,Lab颜色空间中进行颜色分割的优缺点,并提出了基于Lab颜色空间进行交通路标定位的方法,然后对HSV空间阈值分割、Lab空间阈值分割、Lab空间聚类分割的效果进行了分析与比较,证明了Lab空间阈值分割的效果较好,最后结合交通标志的颜色信息,采用Hough变换方法定位出圆形路标,采用最优拐角检测方法定位出三角形和矩形路标。实验结果证明,该方法能准确定位出交通标志。     

基于驾驶行为的隧道交通标志影响特征及作用机理

合理设置隧道交通标志能够在一定程度上缓解隧道特殊环境引发的“时空隧道效应”。文中研究了高速公路隧道内部交通标志（限速标志、出口预告标志）对驾驶行为的影响特性,首先选取特长隧道作为实验路段,通过驾驶模拟实验测试获取驾驶人细粒度微观行为数据,然后再考虑随机效应影响的条件下构建线性混合效应模型,揭示了隧道内部交通标志对驾驶行为的影响特征及作用机理。结果表明：不同影响区段内交通标志对驾驶行为的作用存在差异;在隧道内部设置限速标志能够一定程度上降低事故风险的发生概率,限速标志的重复设置一定程度上能提高驾驶人的操控能力;在隧道内部设置限速标志及出口距离预告标志有助于改善驾驶人空间控制能力、提高驾驶舒适度,其中,在距离隧道出口约小于1 km的影响区段内设置隧道出口距离预告标志有助于提高驾驶人的行车舒适性,在距离隧道出口2 km和1.5 km的影响区段内设置预告标志能在提高车辆控制能力的同时使驾驶人具有更高的行驶车速;此外,隧道交通标志作用下的驾驶行为受驾驶人性别、年龄、驾驶经验等特征属性影响,男性驾驶人的驾驶风险更低。     

基于区域交通模型的支线公交线路设计方法与应用

介绍了支线公交在城市公交系统中的定位,提出一种基于区域交通模型的支线公交线路设计方法。该方法以城市交通模型为基础,通过细化研究区域的交通分区,建立更加适合该区域分析的交通模型,利用模型辅助线路设计。济南市通过EMME/3规划软件,利用该种方法在支线公交线路设计中取得较好效果。     

基于区域生长的彩色图像颜色特征提取研究

针对彩色图像,提出了一种简单的颜色特征提取方法.该方法选取了适合彩色图像处理的区域生长算法,利用中值点法来改进其中种子点的选取方法,并结合RGB彩色空间中像素点的性质确定区域生长准则和终止准则.实验结果表明：该方法在保证区域连通性的同时,也能够简单高效地得到与人眼视觉判断相一致的有意义的图像特征提取.     

基于背景环境和驾驶人年龄的交通标志理解性研究

采用E-Prime2.0软件,对30个常见的交通标志进行了室内模拟实验,测量了不同年龄段的被试人员在有无标志背景环境条件下,对交通标志的理解准确性和视认反应时间.进而,采用卡方检验和t检验方法,检验了不同年龄段的驾驶人员在有、无标志真实背景下对标志的认知准确率和反应时间的差异显著性.最后通过构建年龄、背景和反应时间的回归模型,以揭示标志理解性水平与标志真实背景环境和驾驶人年龄的关系.实验结果表明:青年驾驶人的理解水平和反应时间表现均要优于老年驾驶人,标志的背景环境不会影响标志的理解水平,但是增加了视认标志的反应时间;驾驶人对交通标志的正确理解对于交通安全至关重要.