驾驶行为评测系统中的限速标志智能识别技术

驾驶行为评测系统中限速标志识别方法的研究主要关注的是如何利用计算机技术提升驾驶行为监控系统的性能，特别是在预测和评估超速驾驶这类关键行为时。研究者秦鹏在大连海事大学攻读硕士学位，专业为计算机科学与技术（计算机应用技术），在导师付先平的指导下，针对当前道路上大规模数据采集后如何有效筛选和分析的问题进行了深入探讨。 论文的核心内容包括以下几个步骤： 1. **分区搜索策略**：确定在车辆行驶过程中需要处理的图像区域，这有助于聚焦于潜在的限速标志区域，提高处理效率。 2. **图像预处理**：使用简单向量滤波器（SimpleVectorFilter, sw）对图像进行滤波，消除噪声和非彩色信息，使得后续处理更为精确。 3. **颜色分割与二值化**：通过多通道融合处理图像，然后进行二值化，进一步区分交通标志，即使在复杂光照条件下也能增强目标标志的可见性。 4. **交通标志检测**：运用ChordMidpointHoughTransform (CMH) 椭圆检测技术，结合交通标志的内部统计特征，识别和分离限速标志与其他交通标识。 5. **兴趣区域提取**：通过上述步骤确定感兴趣的区域（ROI），即限速标志所在的精确位置。 6. **数字识别**：从ROI中提取数字，通过倾斜校正、字符分割、归一化和骨架提取等步骤，然后利用基于七段码的“8”字型手写数字识别算法来准确识别数字。 7. **系统应用**：将这些限速标志识别方法整合到驾驶行为评测系统中，系统能够实时采集驾驶行为数据，存储在数据库中，并通过图形化的集成界面展示，便于研究人员快速查找和分析相关视频片段，以评估驾驶行为是否符合安全标准，尤其是是否存在超速行为。 该研究的重要意义在于它将复杂的图像处理技术与驾驶行为评测的实际需求相结合，有助于提升交通安全监控的精度和效率，减少因超速驾驶导致的交通事故。通过这种方法，可以为道路安全管理提供强有力的技术支持。