車載攝像頭的交通標志檢測與識別

車載攝像頭的交通標志檢測與識別

介紹了車載實時交通標志檢測及跟蹤系統的理論基礎與實現方式。在這個架構中，介紹了基于均值漂移集群的一個通用的檢測細化過程。這項技術有利于減少誤報的次數、提高檢測精度。隨著時間的推移，已經檢測出的物體會被追蹤下去，利用一個特定實例的追蹤函數，編碼目標特征與模板之間的關系，如果某些特征符合交通標志就會被識別且追蹤下去。程序采用C++進行編寫。

交通標志的識別過程是利用模板的匹配實現的。眾所周知，交通標志的形狀與顏色等是由各個國家標準規定的，所以其特征非常明顯，出現的是具有紅色圓環形邊緣和藍色圓形的交通標志，利用模板的匹配，從圖像中找出這樣的特征，再將標志里面的信息利用其它的模板記憶識別，在有觀察角度的情況下，圓形可能會變成橢圓形，這方面應予以解決和考慮。

由于相鄰兩幀交通標志在圖像中的位置不會發生突變，因此可以從上一幀圖像檢測出的交通標志位置附近檢測本幀圖像交通標志的位置，這樣能夠節省大量的計算量并且提高精度，這就是所說的交通標志追蹤。

實車試驗表明，該跟蹤系統能夠在較復雜的城市工況下穩定而準確地檢測出交通標志。

刊名：Machine Vision and Applications（英）

刊期：2011年第2期

作者：Andrzej Ruta et al

編譯：王也