[發(fā)明專利]一種基于圖像檢索的地面交通標(biāo)志識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010042925.8
• 申請(qǐng)日: 2020-01-15
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111242046B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-08-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐林浩;王志超;卞利;沈洋;陳林;李敏;史洪瑋
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 江蘇北斗星通汽車電子有限公司;宿遷學(xué)院產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院;宿遷學(xué)院
• 主分類號(hào): G06V20/58
• 分類號(hào): G06V20/58;G06V10/764;G06V10/75;G06V10/28;G06V10/54;G06F16/583;G06V10/82;G06N3/0499;G06N3/084
• 代理公司: 南京業(yè)騰知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 32321
• 代理人: 繆友益

本發(fā)明公開(kāi)一種基于圖像檢索的地面交通標(biāo)志識(shí)別方法，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；圖像預(yù)處理；生成灰度共生矩陣和標(biāo)志識(shí)別的步驟。本發(fā)明基于圖像檢索技術(shù)對(duì)地面交通標(biāo)志進(jìn)行識(shí)別，首先通過(guò)采集一些常見(jiàn)的地面交通標(biāo)志如斑馬線、雙黃線、減速慢行線等，通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行大規(guī)模的樣本訓(xùn)練，并建立一個(gè)可以與交通標(biāo)志相匹配的模板庫(kù)，在識(shí)別到有圖像輸入時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)將圖像進(jìn)行歸一化處理，然后進(jìn)行一系列的圖像預(yù)處理過(guò)程包括灰度化、二值化，然后使用sobel算子提取出目標(biāo)區(qū)域，將其送入模板庫(kù)與事先建立的模板進(jìn)行匹配，最后成功判斷出交通標(biāo)志含義。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及無(wú)人駕駛領(lǐng)域，具體涉及一種用于無(wú)人駕駛的地面交通標(biāo)志識(shí)別。

背景技術(shù)

在21世紀(jì)的今天，交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展迅猛，路面上的汽車越來(lái)越多，交通事故的發(fā)生也愈為頻繁，人們?cè)絹?lái)越重視交通安全，無(wú)人駕駛應(yīng)運(yùn)而生，無(wú)人駕駛可以極大的減少交通事故的發(fā)生，保障人們的生命財(cái)產(chǎn)安全。而在無(wú)人駕駛領(lǐng)域，地面交通標(biāo)志識(shí)別是一個(gè)重要的組成部分。

地面交通標(biāo)志識(shí)別可以使用相機(jī)拍照，然后使用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來(lái)自動(dòng)識(shí)別交通標(biāo)志(如：箭頭標(biāo)志，車道線，斑馬線等等)。這可以提醒到車輛地面的標(biāo)志的含義，使得車輛可以根據(jù)交通標(biāo)志安全駕駛，從而提高無(wú)人駕駛的安全性。

目前，基于視覺(jué)的交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)大多針對(duì)較為理想的環(huán)境，而在車輛實(shí)際行駛過(guò)程中面對(duì)的路況和環(huán)境非常復(fù)雜，基于視覺(jué)的交通標(biāo)志識(shí)別需要解決車輛行駛速度變化導(dǎo)致計(jì)算機(jī)可識(shí)別的交通標(biāo)識(shí)發(fā)生形變，周圍環(huán)境或車輛的遮擋導(dǎo)致識(shí)別率低或識(shí)別速率慢等一系列復(fù)雜的技術(shù)問(wèn)題。這極大的減緩了無(wú)人駕駛汽車的開(kāi)發(fā)和運(yùn)用。為了解決上述問(wèn)題，研究人員向兩個(gè)方向發(fā)展，試圖繞過(guò)上述難點(diǎn)，一是嚴(yán)格規(guī)定無(wú)人駕駛汽車的行駛環(huán)境，建設(shè)專用的通道；二是在基于視覺(jué)的識(shí)別技術(shù)基礎(chǔ)上，綜合雷達(dá)、GPS以及預(yù)存的離線或在線地圖信息，采用綜合算法判斷路況和交通標(biāo)志。但以上兩種方法均未從根本上解決前面的技術(shù)問(wèn)題，且導(dǎo)致成本的大幅度上升。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明目的：本發(fā)明目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于圖像檢索的地面交通標(biāo)志識(shí)別方法，提高地面交通標(biāo)志的識(shí)別率和識(shí)別速度。

技術(shù)方案：本發(fā)明所述基于圖像檢索的地面交通標(biāo)志識(shí)別方法，包括如下步驟：

(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練：采集常見(jiàn)的地面交通標(biāo)志，通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行大規(guī)模的樣本訓(xùn)練，將地面交通標(biāo)志分類，并建立與交通標(biāo)志相匹配的模板庫(kù)；

(2)圖像預(yù)處理：在識(shí)別到有交通標(biāo)志圖像輸入時(shí)，對(duì)輸入的交通標(biāo)志圖像進(jìn)行預(yù)處理，生成灰度圖像，并變換、增強(qiáng)圖像，使圖像呈現(xiàn)最優(yōu)解；

(3)生成灰度共生矩陣：采用歸一化算法統(tǒng)計(jì)圖像中灰度值的概率值，并得到圖像量化后的圖像中存在的灰度級(jí)數(shù)量，采用能量、對(duì)比度、熵和相關(guān)性表達(dá)共生矩陣的紋理特征，作為圖像的視覺(jué)表述，選取并切割出邊緣點(diǎn)數(shù)量大于平均值的區(qū)域作為識(shí)別圖像；

(4)標(biāo)志識(shí)別：使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法將識(shí)別圖像與模板庫(kù)進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)地面交通標(biāo)志識(shí)別。

本發(fā)明進(jìn)一步優(yōu)選地技術(shù)方案為，步驟(2)中圖像預(yù)處理包括灰度化、二值化和邊緣檢測(cè)，具體為：

a、圖像灰度化：將識(shí)別到的交通標(biāo)志圖像轉(zhuǎn)化成為灰度圖像；

b、圖像二值化：將灰度圖像上的像素點(diǎn)的灰度值定義為0或者255，使圖像呈現(xiàn)出黑白兩種顏色；

c、圖像邊緣檢測(cè)：用Sobel邊緣檢測(cè)算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，比較每個(gè)像素點(diǎn)與周圍鄰點(diǎn)灰度的加權(quán)差，獲得地面交通標(biāo)志的邊緣圖像。

作為優(yōu)選地，步驟(3)的生成灰度共生矩陣的具體步驟為，基于步驟(2)獲得的邊緣圖像進(jìn)行像素點(diǎn)統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)X方向和Y方向進(jìn)行邊緣像素點(diǎn)數(shù)量統(tǒng)計(jì)，挑選邊緣點(diǎn)數(shù)量大于平均值的位置，最后一列大于平均值的位置作為最后一個(gè)區(qū)域的切分位置，分割出識(shí)別圖像。