基于形狀特征不變子空間的交通標(biāo)志識(shí)別方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明涉及一種基于形狀特征不變子空間的交通標(biāo)志識(shí)別方法，以交通標(biāo)志的二值圖像為特征提取對(duì)象，將主成分分析方法和線性判別分析方法相結(jié)合，先利用主成分分析方法對(duì)交通標(biāo)志圖像進(jìn)行特征提取，得到具有最佳描述效果的特征矩陣；再在該矩陣上用線性判別分析方法進(jìn)行二次特征提取，得到具有最佳分類(lèi)效果的特征矩陣，所以本方法所提取的特征既具有最佳描述性也具有最佳區(qū)分性；最后采用最小距離分類(lèi)法對(duì)所提取特征進(jìn)行識(shí)別，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證可以將交通標(biāo)志準(zhǔn)確的識(shí)別出來(lái)。
【專(zhuān)利說(shuō)明】基于形狀特征不變子空間的交通標(biāo)志識(shí)別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】:
[0001]本發(fā)明涉及交通標(biāo)志的識(shí)別方法，特別是涉及一種基于形狀特征不變子空間的交通標(biāo)志識(shí)別方法。
【背景技術(shù)】:
[0002]智能交通系統(tǒng)是將先進(jìn)的信息技術(shù)、通訊技術(shù)、傳感技術(shù)、控制技術(shù)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)等有效地集成運(yùn)用于整個(gè)交通運(yùn)輸管理體系，而建立起的一種在大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的，實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的綜合的運(yùn)輸和管理系統(tǒng)，它通過(guò)人、車(chē)、路的和諧、密切配合提高交通運(yùn)輸效率，緩解交通阻塞，提高道路通行能力，減少交通事故，降低能源消耗，減輕環(huán)境污染。作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)在增強(qiáng)機(jī)動(dòng)車(chē)與行人安全性等方面起著重要作用。
[0003]交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)包括對(duì)交通標(biāo)志的檢測(cè)、定位、特征提取和識(shí)別，目前對(duì)交通標(biāo)志的檢測(cè)和定位研究相對(duì)成熟，而特征提取和識(shí)別方面的研究較少。本發(fā)明提供了一種基于形狀特征不變子空間的交通標(biāo)志識(shí)別方法。在交通標(biāo)志特征提取方面。國(guó)外起步較早，典型代表有:H.Fleyeh E.Davami將PCA方法用于交通標(biāo)志的識(shí)別上，先利用交通標(biāo)志的顏色信息將可疑交通標(biāo)志從自然圖像中檢測(cè)分離出來(lái)，并對(duì)發(fā)生形變的交通標(biāo)志進(jìn)行仿射矯正，用PCA方法分別對(duì)限速標(biāo)志和警告標(biāo)志進(jìn)行特征提取，再用支持向量機(jī)對(duì)所提取結(jié)果進(jìn)行分霧識(shí)別；Merve CanKus提出了基于shif描述子的仿射不變性的交通標(biāo)志識(shí)別；BogUSlavx Cyganek用張量分析的方法對(duì)禁令交通標(biāo)志進(jìn)行識(shí)別。國(guó)內(nèi)典型代表有:陳芝協(xié)對(duì)道路場(chǎng)景中的交通標(biāo)志圖像做矩特征提取，先用SVM方法按顏色和形狀進(jìn)行分類(lèi)，再提取Zernike矩的9個(gè)特征值，再采用簡(jiǎn)單的模式匹配方法檢驗(yàn)識(shí)別結(jié)果。毛建旭、劉敏提出了一種基于ICA仿射不變的Zernike矩特征方法，該方法先通過(guò)ICA變換將仿射變換的交通標(biāo)志恢復(fù)到旋轉(zhuǎn)和鏡像變換上，然后再通過(guò)提取區(qū)域鏡像和旋轉(zhuǎn)不變的Zernike矩特征來(lái)進(jìn)行匹配識(shí)別出交通標(biāo)志的類(lèi)型。
[0004]交通標(biāo)志具有顏色鮮明，形狀特征明顯的特點(diǎn)，正常情況下，交通標(biāo)志的圖像信息是比較清晰的，但是自然條件下采集的交通標(biāo)志圖像很容易受到外界條件的影響造成所采集的圖像存在噪聲，造成以顏色信息為基礎(chǔ)的識(shí)別方法不準(zhǔn)確。因此設(shè)計(jì)一款抗噪聲干擾性強(qiáng)的識(shí)別方法具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。

【發(fā)明內(nèi)容】
:
[0005]發(fā)明目的:
[0006]本發(fā)明涉及一種基于形狀特征不變子空間的交通標(biāo)志識(shí)別方法，其目的是設(shè)計(jì)出一種可以針對(duì)不同噪聲影響條件下采集的交通標(biāo)志進(jìn)行特征提取和識(shí)別的方法。通過(guò)對(duì)圖庫(kù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法的可行性，可以依據(jù)算法進(jìn)行嵌入式系統(tǒng)的研究，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)道路交通標(biāo)志的識(shí)別，提高道路行車(chē)安全。
[0007]技術(shù)方案:[0008]本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)的:
[0009]一種基于形狀特征不變子空間的交通標(biāo)志識(shí)別方法，其特征在于:步驟如下:
[0010](１)建立交通標(biāo)志圖像數(shù)據(jù)庫(kù):針對(duì)交通標(biāo)志主標(biāo)志進(jìn)行識(shí)別，分別建立指示交通標(biāo)志圖像數(shù)據(jù)庫(kù)、警告交通標(biāo)志圖像數(shù)據(jù)庫(kù)和禁令交通標(biāo)志圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，分為以下幾步:
[0011]１)下載標(biāo)準(zhǔn)交通標(biāo)志的彩色圖像，建立相應(yīng)的彩色圖像數(shù)據(jù)庫(kù)；
[0012]2)利用公式gray=0.299R+0.587G+0.114B將交通標(biāo)志圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，建立相應(yīng)的灰度圖像數(shù)據(jù)庫(kù)；
[0013]3)對(duì)圖像加入噪聲；
[0014]4)對(duì)灰度圖像進(jìn)行二值化，建立交通標(biāo)志的形狀數(shù)據(jù)庫(kù)；
[0015](2)計(jì)算主成分分析(PCA)特征子空間:
[0016]假設(shè)交通標(biāo)志圖像集合為:X = {fi (X，y), f2(x, y),..., fN (x, y)}，每一幅圖像fi (x, y)都能夠按照行順序展開(kāi)成一個(gè)M維的向量足
【權(quán)利要求】
1.一種基于形狀特征不變子空間的交通標(biāo)志識(shí)別方法，其特征在于:步驟如下: (1)建立交通標(biāo)志圖像數(shù)據(jù)庫(kù):針對(duì)交通標(biāo)志主標(biāo)志進(jìn)行識(shí)別，分別建立指示交通標(biāo)志圖像數(shù)據(jù)庫(kù)、警告交通標(biāo)志圖像數(shù)據(jù)庫(kù)和禁令交通標(biāo)志圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，分為以下幾步: 1)下載標(biāo)準(zhǔn)交通標(biāo)志的彩色圖像，建立相應(yīng)的彩色圖像數(shù)據(jù)庫(kù)； 2)利用公式gray=0.299R+0.587G+0.114B將交通標(biāo)志圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，建立相應(yīng)的灰度圖像數(shù)據(jù)庫(kù)； 3)對(duì)圖像加入噪聲； 4)對(duì)灰度圖像進(jìn)行二值化，建立交通標(biāo)志的形狀數(shù)據(jù)庫(kù)； (2)計(jì)算主成分分析(PCA)特征子空間: 假設(shè)交通標(biāo)志圖像集合為:X = Ifi (x, y), f2 (x, y),..., fN(x, y)}，每一幅圖像fjx，y)都能夠按照行順序展開(kāi)成一個(gè)μ維的向量克，…^Rm，M為圖像像素個(gè)數(shù)，它的協(xié)方差矩陣定義為:C = XXt = E{(X-u) (X-u)τ}，其中u = Ε{Χ}； 對(duì)C進(jìn)行奇異值分解:

【文檔編號(hào)】G06K9/64GK103761538SQ201410012899
【公開(kāi)日】2014年4月30日 申請(qǐng)日期:2014年1月10日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月10日
【發(fā)明者】張志佳, 何純靜, 李雅紅, 崔世昊 申請(qǐng)人:沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)