Python驱动的路标识别系统设计：算法与应用

本项目是关于"路标识别"的课程设计，由智能科学与技术专业的学生崔冰晶、李鉴、陈宇涛和周超在指导教师唐浩漾的指导下完成，实验日期为2018年12月10日。该设计方案旨在利用Python编程语言开发一个路标识别系统，应用于自动驾驶领域，以增强车辆对交通标志的理解。 设计的核心内容包括五个主要环节： 1. 图像采集：首先，系统会通过摄像头或其他设备收集路标相关的图像，这些图像可能受运动、光照、天气等因素影响，需要进行预处理。 2. 图像预处理：预处理阶段是关键，通过图像均衡、增强和去噪技术，消除干扰和噪声，使图像更清晰、易于后续处理。这类似于美图秀秀中的图像美化功能，提高图像质量和可辨识度。 3. 几何规范化：为了减少光照、表情和姿态等因素对识别的影响，系统会使用几何仿射变换，如平移、旋转和缩放，对图像进行标准化处理，以确保眼睛区域作为基准。 4. 灰度级插值：在图像变换后，需要保持灰度值的一致性，通过插值技术（如最近邻、双线性或双三次插值）计算新像素的灰度值。 5. 标志分割与特征提取：在预处理后的图像中，交通标志区域较小，通过颜色和形状特征的区分，使用颜色分割和形状分割技术来定位标志。然后，从剩下的关键信息中提取特征，这些特征必须具有良好的可区分性、简约性和抗干扰性，以确保准确识别。 整个设计采用了两种主要算法：目标检测采用基于边缘形状的方法，而目标识别则依赖于卷积神经网络（CNN）。这些算法的选择是为了实现高效、准确的路标识别，为自动驾驶汽车提供实时的环境感知能力。 通过这个课程设计，学生们不仅掌握了Python编程和图像处理技术，还深入了解了如何将理论知识应用到实际问题中，提升了他们的工程实践能力和团队协作技巧。同时，这项工作也展示了人工智能在交通领域的潜力和前景。