【摘 要】
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交通标志识别系统是高级辅助驾驶系统的重要组成成分,它的出现有利于大幅减少交通安全事故,缓解交通拥堵。同时大大减轻了驾驶员的压力,减少交通事故的发生。但是,由于真实的道路环境相当复杂,光照强度多变、天气恶劣、遮挡等不利因素都给交通标志识别系统研究带来很多的挑战,对交通识别带来了巨大的挑战,对此,本文在传统交通标志识别的基础上,利用YOLO v3对交通标志识别进行研究。本文的交通标志识别研究工作分为两
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交通标志识别系统是高级辅助驾驶系统的重要组成成分,它的出现有利于大幅减少交通安全事故,缓解交通拥堵。同时大大减轻了驾驶员的压力,减少交通事故的发生。但是,由于真实的道路环境相当复杂,光照强度多变、天气恶劣、遮挡等不利因素都给交通标志识别系统研究带来很多的挑战,对交通识别带来了巨大的挑战,对此,本文在传统交通标志识别的基础上,利用YOLO v3对交通标志识别进行研究。本文的交通标志识别研究工作分为两个阶段:交通标志的检测和交通标志的识别,交通标志检测是指在输入图像中检测出包含交通标志的区域,交通标志识别指对检测阶段检测出来的交通标志区域进行具体类别的判断,输出对应的类别标签。本文的主要工作如下:(1)在交通标志检测阶段,本文基于常用的颜色空间,采用HSV颜色分割,经HSV颜色分割处理得到灰度图像,然后使用最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Regions,MSER)方法来完成对交通标志候选区域的粗提取,再利用MSER改进算法对交通标志进行细筛选。然后针对候选区域提取特征问题,本文采用交通标志方向梯度直方图(Histogram Of Oriented Gradient,HOG)与支持向量机(SVM)相结合的方法。最后使用非极大值抑制法减少同一交通标志上的多个检测框,最后通过实验验证这一方法。(2)在交通标志识别阶段,本文采用YOLO v3进行对交通标志的识别。由于YOLO v3在保持快速检测速度和更好的泛化性能的同时又将检测的平均精度提高了 5.16%,尤其提高了小物体的检测效果,因此在本文中可以取得较好的效果。为了增强对小目标的检测,首先在Darknet-53的基础上进行改进,将层数进行减少,重复块改为1、2、4、4、2,这样可以减少底层单元格在原图的对应面积。其次进行训练的优化,利用较小的数据集来加速网络的训练进程并加以验证,然后通过训练,进行输入图片的分类,最后通过实验证明该方法的可行性。本文使用在中国北京、厦门和南京等地实际拍摄的图像作为数据集进行交通标志的识别,并通过实验加以验证,最后实验证明本文所提出的方法能够提高检测及识别的速度和准确率。
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