【摘 要】
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随着经济的发展和汽车的普及,交通拥挤、事故频发等公共交通效率和安全问题也日益突出。在此背景下,很多国家提出了一个集通讯、检测、控制与计算机等技术为一体的综合信息管
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随着经济的发展和汽车的普及,交通拥挤、事故频发等公共交通效率和安全问题也日益突出。在此背景下,很多国家提出了一个集通讯、检测、控制与计算机等技术为一体的综合信息管理系统,即智能交通系统(Intelligent Transport System简称ITS),而实现该系统的要点是发展具有主动安全技术的智能车辆。交通标志在人们的日常生活中具有非常重要的地位,基于计算机视觉的交通标志检测与识别是智能车辆的关键技术和难点之一,尽管学者们对这些问题已经进行了多年的研究,但仍然没有能够很好地解决,其主要表现在复杂环境下算法的鲁棒性不高。针对这种情况,本文选择了基于颜色和形状的交通标志检测算法,从色彩增强、颜色分割和形状分类三个方面讨论了如何提高交通标志检测系统算法的鲁棒性：1)在预处理阶段引入基于灰度边缘的颜色恒常性算法对自然场景下特别是光照较低的情况下采集到的交通标志进行增强；2)在颜色分割阶段分析比较了RGB和HSV两种不同的颜色空间分割方法,并提出利用HSV颜色空间中红、黄、蓝等颜色的色板H直方图来快速、准确地选取颜色分割阈值的方法,实现了基于最佳容差阈值的HSV颜色空间的交通标志分割；3)在形状分类阶段,本文提出了基于对旋转、缩放具有不变性的Contourlet变换和SVM分类的算法,通过Contourlet变换来提取交通标志的形状特征,并利用SVM分类器对交通标志进行了形状分类和判别。最后,本文将晴天、阴天、雨天、白天、晚上等各种自然场景下采集到交通标志图像作为样本,对本文提出的算法分为颜色分割和形状分类两部分进行了实验和分析,从结果可以看出,本文算法能够有效地提高自然场景下交通标志的检测鲁棒性。
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