交通标牌检测与识别

- 2018-03-28 -

  一、要求

  本文要完成基于视觉的交通标牌检测与识别,说白了,就两个事:1)在一张图中找到交通标识牌在哪里(检测);2)认清楚这个标识牌是啥,表达的什么意思(识别)。


  二、使用数据

  交通标识牌种类数不胜数,我国的交通标志一共有一百余种,按类别可分为黄底黑边的警告标志、白底红圈的禁令标志、蓝底白字的指示标志,形状上以三角形、圆形和矩形为主。本文主要是为了介绍一下交通标识牌的识别流程和一些主要方法的实现,为了简化工作,本文挑选了以下五类交通标识牌。

  选择的交通标识牌具有很清楚的特征:1)颜色上,这五类交通标识牌的外边框都是红色的;2)形状上,标识牌都是标准的圆形。这事实上也表明了,交通标识牌具有着鲜明的特征,故无论是人眼还是机器,都较易识别。(其他种类的交通标志牌也是一样,利用形状和颜色特征来处理)


  三、使用方法

  在我看来,目前处理交通标牌识别的主要有两种方法,1)传统的图像处理+机器学习办法;2)最近很火的深度学习。那么本文采用的是前者,后者后续再进行介绍。

  1>检测:颜色和形状。

  交通标志牌为了起到其警示作用,在颜色和形状上都有着易区分性,如本文所讨论的五类标志牌,颜色特征为外框均为鲜艳的红色;形状特征为均为圆形。


  最直观、简单的是利用RGB颜色空间来描述图像的色彩情况,但是,RGB色彩空间极易受到光线情况的影响,鲁棒性并不是很好,所以在相关论文中,你会发现,很少有人直接使用RGB色彩空间进行色彩分割。而实际上,本人拿有限的样本和测试集进行测试,RGB色彩分割效果在图像成像质量较理想的时候效果极佳,但是的确容易受到干扰。


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