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《支持向量機(jī)在交通標(biāo)志識(shí)別中的應(yīng)用》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、摘要隨著社會(huì)的進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，城市交通擁擠與堵塞現(xiàn)象日趨嚴(yán)重，成為現(xiàn)代城市發(fā)展的主要瓶頸之一，交通安全事故亦引起各國(guó)社會(huì)的普遍關(guān)注。在這種情況下，人們開始投入智能交通系統(tǒng)(Ⅱs)的研究，智能交通系統(tǒng)(盯s)包括智能基礎(chǔ)設(shè)施和智能車輛，其核心技術(shù)涉及模式識(shí)別、圖像處理、數(shù)字信號(hào)處理、人工智能、電子技術(shù)、信息技術(shù)、通信技術(shù)和系統(tǒng)工程技術(shù)等，是一門綜合性技術(shù)。目前，各國(guó)都在致力于rrs的研究和構(gòu)架。道路交通標(biāo)志識(shí)別(TSR)系統(tǒng)是智能車輛的重要組成部分，它在車輛行駛過程中對(duì)出現(xiàn)的交通標(biāo)志信息進(jìn)行采集和識(shí)別，可及時(shí)地向駕駛員做出指示或警告，或者直接控制車輛的操作，以保持交通通暢和預(yù)防事
2、故的發(fā)生。交通標(biāo)志識(shí)別的重點(diǎn)和難點(diǎn)在于交通標(biāo)志的分割、特征提取以及分類識(shí)別器的設(shè)計(jì)。本文在將交通標(biāo)志從復(fù)雜的背景中進(jìn)行分割的研究中，通過對(duì)交通標(biāo)志外形特點(diǎn)和色彩特征的研究，提出了一種減弱光照影響的基于RGB模型的交通標(biāo)志分割方法。在RGB模型中R，G，B分量極易受光照的影響，但是三種色彩對(duì)應(yīng)下分量的差值卻保持在一定的范圍之內(nèi)，即受光照影響不大。這就是本文提出的基于RGB模型的交通標(biāo)志分割新方法。該方法可以直接對(duì)采集到的圖像進(jìn)行分割，避免了計(jì)算量復(fù)雜的模型轉(zhuǎn)換，提高了算法的運(yùn)算效率。在此基礎(chǔ)上，本文對(duì)大量交通標(biāo)志進(jìn)行了圖像分割實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)表明這種方法對(duì)交通標(biāo)志的分割效果很好。特征提取是構(gòu)
3、造交通標(biāo)志識(shí)別器的前提，提取能夠表達(dá)交通標(biāo)志類型的特征對(duì)交通標(biāo)志識(shí)別器尤為重要。由于物體的不變矩具有尺度、平移和旋轉(zhuǎn)不變性，所以不變矩在目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用廣泛。本文通過對(duì)不變矩理論的研究，將Hu不變矩進(jìn)行推廣，得到10個(gè)相對(duì)矩，這10個(gè)相對(duì)矩同樣具有尺度、平移和旋轉(zhuǎn)不變性。由于采用矩之間的比值去掉了比例因子H。，從而使不變矩公式與面積或結(jié)構(gòu)的比率縮放無(wú)關(guān)，所以也適用于區(qū)域封閉和不封閉的結(jié)構(gòu)。本文對(duì)部分交通標(biāo)志提取了相對(duì)矩，并對(duì)數(shù)據(jù)和不變矩作為交通標(biāo)志特征的可行性進(jìn)行了分析。由于支持向量機(jī)的特點(diǎn)以及在模式識(shí)別分類中體現(xiàn)出的巨大潛力，本文對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)原理進(jìn)行了大量的研究工作，
4、提出了基于決策樹支持向量機(jī)的多分類器的交通標(biāo)志識(shí)別模型。通過大量實(shí)驗(yàn)和比較，本文得到了識(shí)別效率高的模型，并將這一模型應(yīng)用至Ⅱ本文研究的交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)，對(duì)系統(tǒng)作了初步的實(shí)現(xiàn)。關(guān)鍵字：智能交通系統(tǒng)；不變矩；交通標(biāo)志識(shí)別；支持向量機(jī)；決策樹ⅡABSTRACTwI仇thefastdevelopmentofsocietyandeconomy,thejammingandhuddlingoftrafficbecomemoreandmoreserious．a(chǎn)ndbecomeoneof價(jià)ebottle-neckofourmoderncity,trafficaccidentsarepaidmuchat
5、tentionbythegovernmentsoftheworld．Inthiskindofconditions，IntelligentTrafficSystem(ITS)iscomeintobeing．Itinvolvesthetechnologiesofpatternrecognition，digitalimageprocessing，artificialintelligence。electronictechnology,communicationtechnology,systemengineeringandsono．Atpresent，manycountriesarebusyi
6、ntheresearchinganderectingoftheirownlTS．，Thetrafficsignrecognition丌SR)theimportantcomponentofintelligentvehicle，itcollectingandrecognitiontheroadsigninformationinthevehicledrivingprocess，thengavealertorwarningstodriver,orcontroltheoperationofthevehicledirectly,tokeepthetransportationsmoothingan
7、davoidingtrafficaccident：Theautomaticsegmentationofroadsignandrecognitionistheimportantsupportsoftwareoftheintelligenttransportationsystem，thereareimportanttheoryandpracticalvalues．，ThekeystoneanddifficuRyliesinthesegmentoftraffic
