智能交通系统中的交通标志检测与识别技术研究

"道路交通标志的检测与识别 - 中南民族大学硕士学位论文 - 于莹莹 - 指导教师段汕 - 计算机视觉 - 色彩空间 - 形状分析 - 斜率变化统计 - SIFT - A-SIFT" 道路交通标志的检测与识别是智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）中的一个重要组成部分，对于提升道路安全和交通效率具有重要意义。随着城市化的加速和智能车（无人驾驶车）的研发，这个领域的研究愈发关键。论文作者于莹莹在中南民族大学攻读数学与应用数学硕士学位期间，对此主题进行了深入研究。 首先，针对自然场景下的交通标志图像，通常以RGB色彩空间表示，论文分析了交通标志的颜色特性。由于交通标志的颜色在RGB空间的三个通道有特定的差异，可以通过计算通道间的差值并设置合适的阈值来实现初步的交通标志检测。在光照条件不佳的情况下，需要对图像进行匀光增强处理，以确保颜色特征的准确性。 其次，为了去除图像分割后的噪声，论文提出了一种结合连通区域填充和面积阈值的方法，去除大面积和小面积的噪声点。此外，利用交通标志通常具有规则几何形状的特点，比如禁令标志通常是圆形，论文采用基于切线斜率变化统计的形状检测算法，进一步精确地定位交通标志。 最后，交通标志识别是检测后的关键步骤，涉及多种方法，如模板匹配、聚类分析和人工神经网络等。论文引入了SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征匹配，并在此基础上提出A-SIFT（一种改进的SIFT）算法，提高了交通标志的识别鲁棒性。实验结果显示，该算法在交通标志识别方面表现优秀。 这篇论文详细探讨了从图像预处理、特征提取到识别的全过程，为道路交通标志的自动检测与识别提供了理论基础和技术支持，对于智能交通系统的实际应用具有重要的参考价值。关键词涵盖了交通标志检测的基本要素，包括色彩空间的利用、形状分析技术以及基于SIFT的特征匹配策略，这些都是实现高效交通标志识别的核心技术。