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[發明專利]一種識別交通標志的方法有效

專利信息
申請號: 201310319615.6 申請日: 2013-07-26
公開(公告)號: CN103366190A 公開(公告)日: 2013-10-23
發明(設計)人: 湯淑明;孫濤 申請(專利權)人: 中國科學院自動化研究所
主分類號: G06K9/66 分類號: G06K9/66
代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021 代理人: 梁愛榮
地址: 100190 *** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 識別 交通標志 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及車輛輔助駕駛技術領域,特別是一種用于實時系統的快速交通標志識別方法。

背景技術

交通標志是以顏色、形狀、字符、圖形等向道路使用者傳遞信息,用于管理交通的設施,在交通中起著重要作用。但對于駕駛員來說,在高速行駛的車輛中準確及時的檢測與識別交通標志并非易事,常常會因漏看或錯看交通標志導致路線選擇錯誤甚至發生事故。為了減少上述情況的發生,有必要研發交通標志檢測與識別系統來輔助駕駛員,進而提高行車的效率與安全。

交通標志檢測是指從圖像中尋找可能包含交通標志的區域。根據檢測原理的不同,主要分為兩類。一類是基于圖像分割的檢測方法,另一類是基于滑動窗口的檢測方法。在基于圖像分割的交通標志檢測中,通常會使用顏色信息對圖像進行分割,之后再根據分割出的區域形狀做進一步判斷。這種方法的優點是無需處理整幅圖像,執行速度快,但是由于顏色分割問題本身的困難性,使得該方法的漏檢率普遍較高。而在基于滑動窗口的交通標志檢測中,通過窮舉所有可能出現交通標志的位置來代替分割,提高了檢測的準確率,但是相應地增加了計算成本,導致該類方法執行速度慢。

交通標志識別是指對檢測到的區域內容進行類別上的判斷,其實質是分類問題。根據分類過程中使用輸入的不同,可以分為直接識別和間接識別。直接識別的目標是檢測到的候選區域圖像本身,通常的做法是將二維的圖像數據轉換為一維數據,作為輸入來訓練分類器。這種方法的優點在于省去了提取特征的計算量,缺點是很難訓練出一個正確率較高的分類器模型。間接識別方法會先從圖像中提取一些特征,之后再使用分類器對特征進行分類,分類的效果很大程度上取決于使用特征的表征能力。

發明內容

本發明目的是提出一種識別交通標志的方法。為了兼顧顏色分割的快速性與滑動窗口的高檢測率,本發明在檢測階段使用了基于Haar特征與顏色特征的快速滑動窗口分類方法,該方法可以從采集圖像中提取可能存在交通標志的區域,并且根據區域的顏色和形狀進行預分類,將相同顏色和形狀的交通標志歸為一類提供給后續的分類器。在識別階段,本發明使用了基于深度信念網絡的分類方法,即可以直接對圖像數據進行分類,也可以使用提取的特征進行分類。同時本發明將大量非交通標志圖像作為一類負樣本引入到分類器訓練過程中,用以提高整個系統的識別準確性。

本發明提出的一種識別交通標志的方法,識別交通標志的步驟如下:

步驟S1:生成識別交通標志所需的顏色分割模型,形狀檢測模型和內容識別模型;

步驟S2:使用顏色分割模型對應的顏色分割模板對原始圖像進行分割,得到分割后的圖像;使用滑動窗口在原始圖像上滑動,判斷窗口中各顏色的比例關系是否滿足預設條件;

如果窗口中各顏色的比例關系不滿足預設條件,則判定圖像中不存在交通標志,如果窗口中各顏色的比例關系滿足預設條件,則判定圖像中存在交通標志,則調用形狀檢測模型;

如果形狀檢測模型的檢測結果滿足預設的交通標志形狀條件,則判定圖像中存在交通標志,如果形狀檢測模型的檢測結果未滿足預設的交通標志形狀條件,則判定圖像中不存在交通標志;

步驟S3:對存在交通標志的圖像,根據檢測時的顏色和形狀信息調用對應的內容識別模型對交通標志的類別進行判斷。

本發明的效果是:本發明設計了從顏色樣本生成顏色分割模型的方法,該方法使用正負類樣本生成的兩個高斯混合模型構成一個最終的顏色分割模型,并通過窮舉顏色分割模型的有所輸出值,構建了一個顏色分類模板,減少檢測時的計算量。本發明通過設計的雙閾值顏色分類系統,改進顏色分割的穩定性。同時,本發明設計了基于Haar特征與顏色特征的快速滑動窗口分類方法,對顏色分割后的圖像進行積分圖計算,統計在滑動窗口中的顏色信息比例,并以此作為判定背景與目標的首要依據。之后根據顏色信息的提示,選用可能的交通標志外輪廓形狀檢測分類器。在使用高閾值進行顏色分割后,可以使用低閾值對分割圖像進行區域上的擴充,改善分割效果。通過將顏色統計信息引入到基于Haar特征的級聯分類器,加快交通標志的檢測速度。本發明將非交通標志圖像樣本引入到識別訓練階段,減少因誤檢測造成的識別錯誤,在檢測階段,系統可以根據特定交通標志的顏色和形狀進行檢測。在識別階段,系統不單可以區分交通標志之間的差別,還可以區分與非交通標志的差別。

附圖說明

圖1為本發明的整體流程圖;

圖2為本發明的顏色分割模型訓練流程圖;

圖3為本發明的交通標志檢測流程圖;

圖4為本發明的交通標志識別流程圖;

具體實施方式

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