[發明專利]一種基于分流級聯的多類別交通標示牌的檢測方法

有效

• 申請號: 201410088991.3
• 申請日: 2014-03-11
• 公開（公告）號: CN103793716B
• 公開（公告）日: 2017-01-25
• 發明（設計）人: 劉春生;常發亮
• 申請（專利權）人: 山東大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/66
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司37221
• 代理人: 張勇

技術領域

本發明涉及一種基于分流級聯的多類別交通標示牌的檢測方法。

背景技術

近十年來，基于機器視覺和模式識別的交通標識牌識別（traffic?sign?recognition(TSR)）被廣泛的研究和應用在一些智能交通領域，例如：自動駕駛系統(autonomous?driving)和輔助駕駛系統(assisted?driving)。通過識別標識牌可以對駕駛員的錯誤駕駛行為或前面存在的潛在威脅提前報警，保證了駕駛員的行駛安全。交通標識牌檢測（traffic?sign?detection(TSD)），是指在車載攝像機拍攝的圖像中檢測和定位標識牌圖像，是標示牌識別系統中的不可或缺的基礎部分。然而，交通標示牌問題檢測是一個非常具有挑戰性的問題，在實際應用中仍然有兩種主要難點需要克服：一，標示牌種類的繁多使TSD問題成為一個復雜的多類別物體檢測問題，二，檢測標示牌需要在大分辨率圖像中進行搜索，這是一個非常耗時的過程。

Viola提出的基于boosting算法、級聯機制和Haar-like特征的快速檢測系統，在標示牌檢測中得到了較好的應用，然而面對多類別標示牌檢測時卻難以勝任。在標示牌檢測領域，Viola的檢測框架已經被成功的應用在多個標示牌檢測系統中。然而，Bahlmann等基于Viola的框架建立的標示牌檢測系統只能檢測圓形的限速標示牌，而Baró等的系統使用三個平行的檢測器設計其檢測方法，該檢測方法只能檢測三類標示牌：圓形標示牌，限速牌和三角形標示牌。因此，盡管Viola的檢測框架已經成功的應用到部分標示牌檢測系統中，但是它們只能檢測具有相似外表的標示牌，而沒有能力將具有不同結構和外表的不同種類的標示牌準確檢測。

發明內容

本發明的目的就是為了解決上述問題，提出了一種基于分流級聯的多類別交通標示牌的檢測方法。本方法能夠快速的檢測高分辨率圖像中的多類別交通標示牌，并且能夠達到很高的檢測率，魯棒性好。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種基于分流級聯的多類別交通標示牌的檢測方法，包括以下步驟：

（1）將待測圖像利用縮放算法生成金字塔圖像集合。

（2）通過計算MN-LBP和TMN-LBP特征生成可供boosting相關算法學習和訓練使用的弱分類器；使用上述生成的弱分類器，建立包含多種標示牌信息的分流級聯分類器結構。

（3）利用分流級聯分類器結構，在金字塔圖像集合中以預定大小步進地判定該檢測區域內是否存在標示牌。

（4）標定交通標示牌的位置，按所在的金字塔圖像及縮小比例，換算到與原始圖像中，確定所檢交通標示牌的位置及大小。

所述步驟（2）中MN-LBP和TMN-LBP特征為：

構建一個3×3的矩形框陣列，共九個矩形框，Sum_i(i＝1,…，8)分別為周圍8個矩形框內的像素值之和。

假設：t＝(s(Sum₁-Ave),s(Sum₂-Ave),…,s(Sum₈-Ave))????(1)

其中，t是一個八維向量，Ave是常數。

s(x)=1,x≥00,x<0---(2)]]>(2)

然后，對每一項分析賦予一個權重2ⁱ，公式（1）就可以用一個數據來表示：