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基于全局和局部特征相融合的交通標(biāo)志識別研究項目摘要
如何提高交通標(biāo)志識別系統(tǒng)在室外復(fù)雜環(huán)境下的檢測與識別能力是交通標(biāo)志識別技術(shù)實(shí)用化的關(guān)鍵。本項目擬通過全局與局部特征相融合的算法提取交通標(biāo)志的特征，進(jìn)而完成交通標(biāo)志的檢測與識別。在全局特征提取方面，擬提出具有魯棒性的顏色和空間結(jié)構(gòu)分布特征作為圖像的全局特征；在局部特征提取方面，將改進(jìn)傳統(tǒng)的局部二值模式(LBP)，并融入梯度方向分布信息作為圖像的局部特征；其次，研究特征融合方法，對上述提取的全局和局部特征進(jìn)行有效的融合，使融合后的圖像特征描述子具有充分性、鑒別性和魯棒性；最后，將圖像特征描述子送入分類器，實(shí)現(xiàn)交通標(biāo)志的識別，并采用仿真實(shí)驗(yàn)和理論分析相結(jié)合的方法評價系統(tǒng)的性能。最終目標(biāo)是，在不明顯增加運(yùn)算量的前提下，利用全局及局部特征融合的方法實(shí)現(xiàn)比傳統(tǒng)方法更好的識別效果，達(dá)到將識別率提高5%-10%以上的預(yù)期目標(biāo)。通過本項目的研究，豐富圖像特征提取技術(shù)，為推進(jìn)交通標(biāo)志識別系統(tǒng)的實(shí)用化奠定基礎(chǔ)。
基于全局和局部特征相融合的交通標(biāo)志識別研究結(jié)題摘要
如何提高交通標(biāo)志識別系統(tǒng)在室外復(fù)雜環(huán)境下的檢測與識別能力是交通標(biāo)志識別技術(shù)實(shí)用化的關(guān)鍵。典型的交通標(biāo)志識別系統(tǒng)分為檢測和識別兩個部分。在交通標(biāo)志檢測部分，本項目提出了基于圖論模型的交通標(biāo)志檢測算法，本算法將圖論模型中節(jié)點(diǎn)的顏色、顯著性、局部空間及紋理信息融合在一起，從而解決了一系列諸如復(fù)雜背景、模糊、光照變化等條件下的交通標(biāo)志檢測問題；在交通標(biāo)志識別部分，本項目提出了全局與局部特征相融合的圖像特征描述子提取算法。在全局特征提取方面，提出了具有魯棒性的顏色和空間結(jié)構(gòu)分布特征作為圖像的全局特征；在局部特征提取方面，改進(jìn)了傳統(tǒng)的局部二值模式(LBP)，并融入梯度方向分布信息作為圖像的局部特征；最后，將圖像特征描述子送入支持向量機(jī)中，實(shí)現(xiàn)交通標(biāo)志的識別。本項目取得的主要成果有：1）分別在德國、瑞典、西班牙等國際公開交通標(biāo)志庫進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本算法與現(xiàn)有的交通標(biāo)志檢測與識別算法相比，檢測與識別精度均提高了5%以上；2）建立了中國交通圖像數(shù)據(jù)庫，總標(biāo)定圖像數(shù)為40余萬張，標(biāo)定交通標(biāo)志數(shù)為27,394個，交通標(biāo)志類別為43類；3）建立了功能完備的交通標(biāo)志識別路上測試軟件平臺；4）在本項目的資助下，共發(fā)表學(xué)術(shù)論文8篇，其中SCI檢索論文6篇，項目申請人以作者在IEEE trans 期刊上發(fā)表論文4篇；5）在本項目的資助下，培養(yǎng)博士研究生1名、碩士研究生9名。[1]
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