английский текст для ММФ. Диссертация представлена в соответствии с требованиями Университет Нейпира для получения степени Доктор философских наук
 Скачать 1.26 Mb.
|
|
Распознавание дорожных знаков и дорожных знаков Хасан Флейе Данная диссертация представлена в соответствии с требованиями Университет Нейпира для получения степени Доктор философских наук 2008 Июль года II Аннотация В данной диссертации представлена система распознавания и классификации дорожных и дорожных знаков для , ’ цель разработки их перечня который мог бы помочь дорожным инженерам , задачи их обновления и поддержания Он использует изображения сделанные камерой с движущегося : , транспортное средство Система основана на трех основных этапах сегментация цвета распознавание и классификация - Разработаны и протестированы четыре алгоритма цветовой сегментации Они тень , , и выделите инвариант динамический порог модификацию алгоритма де ла Эскалеры и алгоритм нечеткой цветовой сегментации Все алгоритмы тестируются с использованием сотен изображения и инвариантный алгоритм теневого выделения в конечном итоге выбирается как лучший , исполнитель Это происходит потому что он невосприимчив к теням и бликам Он также , надежен так как он , был протестирован в различных условиях освещения погодных условиях и времени суток 97% - С помощью этого алгоритма была достигнута примерно ная успешная сегментация Распознавание дорожных знаков осуществляется с помощью распознавателя нечеткой формы На основе - , , , четыре меры формы прямоугольность треугольность эллиптичность и восьмиугольность нечеткость для определения формы знака были разработаны правила Среди этих мер формы в этом исследовании была введена октангональность Окончательное решение о признании принимается основан на сочетании цвета и формы знака Распознаватель был , испытано в различных условиях испытаний что дает общую производительность примерно 88%. (SVM). Классификация проводилась с использованием классификатора опорных векторов В : классификация осуществляется в два этапа классификация формы обода с последующим классификация интерьера знака Классификатор был обучен и протестирован с использованием двоичного кода , изображения в дополнение к пяти различным типам моментов которые являются , геометрическими моментами , , - Моменты Зернике моменты Лежандра ортогональные моменты Фурье Меллина и двоичные числа SVM Особенности Хаара Производительность была протестирована с использованием , , различных функций ядер SVM, SVM Типы параметры и моментные ордера Средний коэффициент классификации 97%. достигнуто это примерно на Бинарные изображения показывают лучшие результаты тестирования за которыми следует Лежандр RBF. мгновения Линейное ядро дает наилучшие результаты тестирования с последующим C-SVM показывает , ν-SVM очень хорошая производительность но дает лучшие результаты в некоторых случаях III Благодарности , Прежде всего я хотел бы поблагодарить моего руководителя профессора Говарда Кирби , , и доктор Чуен Ван Их советы наставления ободрение и поддержка помогли мне в значительной степени с этим тезисом , Я хотел бы с благодарностью отметить поддержку Университета Даларна Швеция которая финансировала и финансово поддерживала эту работу с самого начала , Я должен особо упомянуть профессора Марка Догерти декана исследовательского факультета Даларны , , Университет мой друг и сторонник который предложил сотрудничество между Даларной , , Университет и Университет Нейпира а также те кто поддерживал меня с моей первой поездки в Эдинбург , , по сей день За его драгоценное время которое дается мне даром и за , , дискуссии и критические замечания которые делают эту работу такой какая она есть , сегодня я хотел бы сказать Спасибо Я благодарю моих друзей Йеллу Сирил и Паскаля Ребрейенда из Даларнского университета , за полезные обсуждения помощь и поддержку , Я хотел бы поблагодарить за помощь и поддержку доктора Эрнста Нордстрема компьютерщика , Инженерный факультет Даларского университета и проф Бьерн Сульберг электрик Инженерный факультет Даларнского университета за рецензирование моих работ и за ценные обсуждения и поощрение , , Мои благодарности адресованы миссис Сара Берглинд кафедра английского языка Даларна - , Университет и г н Джалал Альраззаз который вычитал этот тезис Без их предложений , тезис не был бы тем чем он является сегодня , Больше всего я хотел бы выразить свою огромную благодарность человеку который мне ближе всего , , мое сердце моя жена Цзинань Хусейн которая разделила последние двадцать лет моей жизни и в ; , его сладкие и печальные дни кто помог мне во время этой диссертации собирая дорожный знак ; , , изображения и взяв на себя больше домашних обязанностей обеспечить спокойную обстановку , для моих исследований Без ее любви поддержки и поощрения этот тезис не был бы реализован было бы возможно Я благодарю мою дочь Риам и моего сына Садима за их постоянную любовь и Поддержка IV В Цзинань ... Вся моя жизнь . и даже больше V Содержание ...................................................................................................... X СПИСОК ЦИФР .................................................................................................... XIV . СПИСОК ТАБЛИЦ В 1. ........................................................................................................... 1 Введение 1.1 ........................................................................................................... 1 предпосылки 1.2 ...................................................................... 3 сложность распознавания задач 1.3. ..................................................................... 4 цели и задачи исследования 1.4 .............................................................................................. 4 План диссертации 2. ........................................................................................................... 7 Дорожные Знаки 2.1 ...................................................................... 7 свойства дороги и дорожных знаков 2.2 ............................................................................ 8 шведский дорогу и дорожные знаки 2.3 ............................................................................................................. 11 резюме 3. .......................................................................................... 14 Формулирование Проблемы 3.1 ? .......................................................................... Что такое распознавание дорожных знаков 15 3.2 .................................................................... 16 Распознавание Дорожных Знаков Приложений 3.3 ............................................................................................ 17 Возможные Трудности 3.4 ............................................................................................................. 24 резюме 4. ............................................................................................. 25 Технический Обзор 4.1 . ............................................................................................... 25 Обзор литературы 4.1.1 ....................................................... 26 цвета на основе обнаружения дорожных знаков 4.1.2 ........................................................ 27 формы на основе распознавания дорожных знаков 4.1.3 ............................................... 30 Распознавание дорожных знаков по цвету и форме 4.1.4 ...................................................................... 34 признание и классификация 4.1.5 OCR ................................................................. 39 и знаки признания 4.1.6 , ................................................................. 40 анализ литературы обзор 4.2 ................................................................................................................. 47 цвет 4.2.1 ......................................................... 49 изменение цвета в напольном изображений 4.2.2 .............................................................................................. 51 Оттенок Инвариантности 4.2.3 .......................................................................................... 52 Цвет Постоянства ВИ 4.3 ....................................................................................... 53 моменты и инварианты 4.3.1 .......................................................................................... 53 Моменты Цернике 4.3.2 ....................................................................................... 57 Моментов Лежандра 4.3.3 - Ортогонального Преобразования Фурье Меллина ............................................................. 59 Моменты 4.3.4 ..................................................................................... 60 Бинарных Хаар Характеристики 4.4 ..................................................................................... 62 Метод Опорных Векторов 4.4.1 Линейная классификация с классификатором максимального ................................... 63 запаса 4.4.2 ............................................................................. 69 Нелинейной Классификации 4.4.3 ............................................................................. 70 обучения в признаковом пространстве 4.4.4 неявное сопоставление в пространстве признаков 71 4.4.5 ......................................................................................................... 72 ядер 4.4.6 . .................................................................................... 73 Свойства ядер 4.4.7 ..................................................................................... 73 примеры ядер 4.4.8 ................................................................................... 74 Мягкий Маржа Классификатор 4.4.9 .................................................................................... 75 мультиклассового классификатора 4.4.10 ............................................................................................. 76 видах СВМ 4.5 ............................................................................................................. 77 резюме 5. ................................................................ Распознавание Дорожных Знаков Система Дизайн 79 5.1 ................................................................................................. 79 Обзор Системы 5.2 ......................................................................................................... 82 Камеры 5.3 ................................................................................... 83 Исходные Изображения Базе 5.4 ......................................................................... 86 Алгоритмы Цветовой Сегментации 5.4.1 ............................................................... 87 Динамического Порогового Алгоритма 5.4.2 ............................................... 89 Модификация алгоритма де ла Эскалеры 5.4.3 .................................................. 91 Алгоритм нечеткой цветовой сегментации 5.4.4 ................................................... 96 Инвариантный алгоритм тени и подсветки 5.4.5 ........................................... 105 Сегментация цвета при плохом освещении 5.5 ................................................. 107 Распознавание по сочетанию цветов и форм 5.5.1 .......................................................................................... 111 Форма Мероприятия 5.5.2 ............................................................................. 112 Нечеткие Очертания Устройства 5.6 ................................................................................................... 117 Алгоритм VII 5.7 SVM- ........................................................... 119 подготовка базы данных для классификатора 5.8 .................................................................................... 123 классификация с СВМ 5.8.1 классификации с помощью бинарных изображений 123 5.8.2 ................................................... 126 Классификация по моментам и признакам 5.9 ........................................................................................................... 130 резюме 6. ................................................................................................. 131 Результаты Анализа 6.1 ....................................................................... 131 Алгоритмы Цветовой Сегментации 6.1.1 .............................................................................. 131 Оценка Эффективности 6.1.2 .......................................................................................... 136 Анализ Отказа 6.2 ....................................................................................... 138 Признание Этап 6.2.1 .............................................................................. 138 Оценка Эффективности 6.2.2 .......................................................................................... 139 Отказ Анализа 6.3 ..................................................................................... 142 Классификация Этапа 6.3.1 ......................................................... 142 классификация с различными функциями 6.3.2 SVM ................................ 144 Классификация с различными ядрами и типами 6.3.3 ......................................... 147 Производительность СВМ с различными параметрами 6.3.4 .............................................. 151 Классификация с различными порядками моментов 6.3.5 ..................................................................................... 154 Классификации Времени 6.3.6 .................................................................... 155 поиск оптимальных параметров 6.4 ........................................................................................................... 162 резюме 7. ........................................................................................................ 163 Выводы 7.1 ...................................................................... 163 коллекция дорожных знака изображения 7.2 ....................................................................... 163 Алгоритмы Цветовой Сегментации 7.3 .................................................. 164 Цветовая сегментация при плохом освещении 7.4 Octagonality ............................................................... 165 как новая форма измерения 7.5 ............................................................................. 165 Нечеткой Формы Устройства 7.6 SVM ..................................................................... 166 для распознавания дорожных знаков 7.7 ............................................................................................... 166 Будущие Направления 7.7.1 ...................................................... 166 окклюзии признаков и распознавания объектов 7.7.2 ................................................................................... 167 отряд признаки 7.7.3 ....................................................... 168 сходство меры для обнаружения знак VIII 7.7.4 ............................................................................... 168 Реальном Времени Приложений 7.8 Remarks.................................................................................................... 169 Окончательной .................................................................................................................. 170 Список литературы - ................................................. 181 Приложение А Шведские дорожные и дорожные знаки B - ..................................................... Приложение физика цвета и цветовых пространств 197 . 1 ...................................................................................................... 197 Б Введение . 2 ............................................................................................... 198 Б Модель глаза . 3 ................................................................................................... 199 Б Цветовых Пространств B. 3.1 Зависящее от устройства и независимое от устройства Цветовое ............................ 199 пространство . 3.2 ............................................................................................. 200 Б Цветовую Гамму . 3.3 ............................................................................................... 200 Б терминология B. 3.4 CIE XYZ. ............................................................................. 201 Цветовое пространство . 3.5 RGB .............................................................................. 204 Б в цветовое пространство . 3.6 CMY CMYK Б расширения и цветовое пространство 206 . 3.7 Nrgb .............................................................................. 207 Б В Цветовое Пространство . 3.8 ( ) .......................................................................... 207 Б ВПГ ВШБ цветовое пространство . 3.8.1 RGB .................................................... 212 Б преобразования цвета из в ВПГ . 3.8.2 RGB.................................................... 212 Б преобразование цвета от ВПГ в . 3.9 HSI ( ) Б индекса ЗОЖ цветовое пространство 214 . 3.9.1 RGB HSI ..................................................... 215 Б преобразования цвета из в в . 3.9.2. RGB. ..................................................... 216 Б преобразование цветов из Сиани в . 3.10 ( ) . ........................................................ 218 Б сравнение Си ВСЛ и ВПГ . 3.11 .............................................................. 219 Б улучшенная ЗОЖ цветовое пространство B. 3.11.1 RGB IHLS ................................................. 219 Преобразование цветов из в B. 3.11.2 IHLS RGB ................................................. 219 Преобразование цветов из в . 3.12 YIQ............................................................................. 220 Б В цветовое пространство . 3.13 YUV ............................................................................ 222 Б модуль цветовое пространство . 3.14 YCbCr ......................................................................... 223 Б В На Цветовое Пространство . 3.15 * * * ........................................................................ 224 Б л у б цветовое пространство B. 3.16 L*u*v*. ....................................................................... 226 Цветовое пространство C – .............................................. 227 Приложение Явная форма многочленов Зернике ІХ D – ........................................... 229 Приложение Результаты обучения и тестирования СВМ E – .......................................................................... 232 Приложение Доступа К Базе Данных f – ............................................................................. 238 Приложение список публикаций X СПИСОК ЦИФР 1.1: , Рисунок Взаимосвязь между инвентаризацией дорожных знаков распознаванием дорожных знаков и . ................................................................................................................................. 2 Его . 1.2: - Рис дорожно транспортного происшествия в центре .................................................... 3 Стокгольма . 2.1: . ............................................................................................... 9 Рис Предупреждающие знаки 2.2: . ........................................................................................... 9 Рисунок Запрещающие знаки . 2.3: .......................................................................................... 10 Рис предписывающие знаки . 2.4: ............................................................. 10 Рис указательным и дополнительные признаки . 3.1: . .................. 16 Рис Структурная схема распознавания и классификации дорожных знаков . 3.2: . ................................................................................................. 18 Рис Выцветшие знаки 3.3: ( ). .................................................... 18 Рисунок Плохие погодные условия дождь и снег . 3.4: . ................................................................................ 19 Рис Плохая геометрия освещения . 3.5: . ........................................................ 19 Рис Наличие препятствий в сцене . 3.6: . ........................... 20 Рис Похожие объекты в сцене или похожий цвет фона . 3.7: . ........................................................................................... 20 Рис Поврежденные знаки . 3.8: . ....... 21 Рис Размер знаков зависит от расстояния между камерой и знаком . 3.9: .................................................................................... 21 Рис размытость проблемы 3.10: ......................................................................... 22 Рисунок отражением от щита 3.11: : - ; - . ................. 22 Рисунок Цвета в разных странах слева Нидерланды справа Швеция . 3.12: . ................................. 23 Рис В разных странах используются разные пиктограммы . 3.13: , . ...................................... 24 Рис Наклейки повредившие пиктограмму знака . 4.1: . .................................................................................... 48 Рис Модель дорожной сцены . 4.2: Cie ......................................................................................... 50 Рис на диаграмме . 4.3: Рис Основные шаги для выполнения инвариантности трансляции и .............................. 57 масштабирования . 4.4: Haar, Рис Бинарные функции применяемые к различным дорожным . .................................... 61 знакам . 4.5: ) . (b)(c) Рис а Задача распознавания образов с двумя классами Разделение . d) гиперплоскость разделяет два класса без ошибок обучения Оптимальное разделение . .................................................................................................................... 64 гиперплоскость . 4.6: Рис Оптимальное решение может быть получено путем максимизации . ...................... 64 маржи . 4.7: . ............................... 65 Рис Линейная классификация двумерных входных векторов Си . 4.8: Рис Нелинейная задача Невозможно линейно разделить паттерны в . ................................................................................................................... 70 входное пространство . 4.9. Рис Отображение двумерного входного пространства в двумерный объект . ............................................................................................................................ 71 Космос . 4.10: . ......................................................... 75 Рис Пример классификатора мягкой маржи . 5.1: . ..................................................................... 80 Рис структурная схема РСРС 5.2: dimage Рисунок Минолта фотокамерой 7Hi. ................................................................................ 84 . 5.3: . ................................................ 87 Рис Векторная модель оттенка и насыщенности . 5.4. Рис Результаты сегментации цвета с использованием динамического порогового , алгоритма применяемого для , . ........................................................................................ 89 Красные Желтые и Зеленые знаки . 5.5: . ......................................................................... 90 Рис Передаточная функция насыщения 5.6: Рисунок оттенок передаточная функция . ....................................................................... 90 Красный . 5.7: Рис Функция передачи оттенка зеленого цвета 90 . 5.8: Рис Функция передачи оттенка синего цвета 90 . 5.9: Рис Результаты применения модифицированной версии алгоритма де ла Эскалера 91 5.10: Рисунок оттенок функций принадлежности 92 . 5.11: . .............................................................. 93 Рис Функции принадлежности насыщения . 5.12: . ................................................................................ 93 Рис Выходные функции . 5.13: . .......................................................................... 94 Рис Поверхность нечеткой системы . 5.14: ................ 95 Рис Результаты сегментации по алгоритму нечеткой цветовой сегментации 5.15: . ..................................... 95 Рисунок Детские знаки из разных европейских стран . 5.16: - ............................ 103 Рис Блок схема инвариантного алгоритма тени и подсветки . 5.17: ............................ 104 Рис Результаты инвариантного алгоритма тени и подсветки . 5.18: Рис Структурная схема алгоритма сегментации цвета при плохом освещении . ................................................................................................................... 106 условия . 5.19: Рис Результаты применения цветовой сегментации при плохом . ............................. 107 освещении . 5.20: . ....................................................... 108 Рис Цветовые сочетания дорожных знаков . 5.21: . ...................................................................................... 109 Рис Дерево дорожных знаков . 5.22: : : Рис Окклюзии и выпуклая оболочка Первый ряд Закрытые объекты Второй ряд : Результаты сегментации и экстракции Третий ряд Выпуклая оболочка 113 . 5.23: R1. .............................................................. 114 Рис Функции принадлежности XII . 5.24: R2. .............................................................. 115 Рис Функции принадлежности . 5.25: T- . ................................................................ 115 Рис функции принадлежности . 5.26: ................................................................... 115 Рис В Е Состав Функции . 5.27: O. ................................................................. 115 Рис Функции принадлежности . 5.28: . ............................................................... 116 Рис Выходные функции принадлежности 5.29: ................................................................... 119 Рисунок примеры знак признания . 5.30: - . .................................................... 119 Рис Дорожный знак это ободок и пиктограмма . 5.31: rim Рис Классификация осуществляется классификатором и классификатором . ..... 119 пиктограмм . 5.32: Рис Выпуклая оболочка используется для сохранения деталей . ....................................... 121 объектов 5.33: Рисунок Часть обучающей базы данных и соответствующие им категории трафика rims...................................................................................................................... 122 войти . 5.34: - Рис Часть обучающей базы данных и соответствующие им категории скорости . ................................................................................................................. 123 Предельные знаки 6.1: ........... 135 Рисунок Сравнение качества сегментации двух различных алгоритмов . 6.2: . ................................................ 136 Рис Эффект тумана и способы его лечения . 6.3: . ..................................................... 137 Рис нестабильность сегментации с желтым . 6.4: - ........................................... 137 Рис Желтая нестабильность из за низкой освещенности . 6.5: . .......................................................................................... 140 Рис Ложных Срабатываний . 6.6: . ................................................................... 142 Рис Чувствительность к связанным знакам . 6.7. C SVM Рис Влияние параметра на точность классификации классификатора C-SVM . .................................................................... 148 при использовании и линейного ядра 6.8: Рисунок Число опорных векторов в зависимости от параметра SVM-SVM использование модели . .............................................................................................. 148 модели и линейное ядро . 6.9: SVM- Рис Производительность модели с использованием линейного ядра и различных значений параметр 149 . 6.10: SVM- C-SVM, RBF kernel, Рис Производительность модели с использованием C 1 и ....................................................................................... 149 различных значениях параметра . 6.11: SVM- C-SVM, , Рис Производительность модели с использованием сигмоидального ядра C 1 , 0.1 и различных значениях параметра ....................................................... Р 150 . 6.12: SVM- C-SVM, Рис Производительность модели с использованием полиномиальное , ядро C 1 , 1 , r 0 и различных значений параметра ......................................................... д 151 XIII . 6.13: Рис Влияние порядка геометрических моментов на скорость классификации при C ................................................................................................................ 152 является постоянной . 6.14: C Рис Влияние порядка моментов Зернике на скорость классификации при ....................................................................................................................... 152 постоянная . 6.15: C Рис Влияние порядка моментов Лежандра на скорость классификации при ....................................................................................................................... 153 постоянная . 6.16: C Рис Влияние порядка моментов ОФММ на скорость классификации при ....................................................................................................................... 153 постоянная 6.17: ( Рисунок Эффект x y) , C признаков Хаара по скорости классификации когда ....................................................................................................................... 154 постоянная . 7.1: , Рис Окклюзии возникающие в результате существования . .................................... 167 препятствий . 7.2: Рис Дорожные знаки могут рассматриваться как один объект после . ....................... 168 сегментации XIV . В СПИСОК ТАБЛИЦ 2.1: . ............................................................................. 12 Таблица шведская стандартные цвета 2.2: , Таблица Значение цветов используемых для дорожных . ............................................... 12 знаков 2.3: . ................................................... 13 Таблица Формы дорожных знаков и их значения 5.1: dimage Таблица характеристики Минолта фотокамерой 7Hi. ....................................................... 83 5.2: Таблица База данных необработанных изображений содержит различные . .................................... 85 категории 5.3: Таблица Нормализованный оттенок и . ................................................................... 86 насыщенность 5.4: . ‘Y’ Таблица Влияние условий изображения на инвариантность цветов обозначает ‘N’ инвариантность и означают чувствительность цветовых моделей к условиям . ........... 101 изображения 5.5: " ". ..................................................................... 116 Таблица форма меры знак Стоп 5.6: . ................................................................... 116 Таблица форма меры доходности знак 5.7: .............................................................. 116 Таблица форма меры Стоянка запрещена знак 5.8: . ....................................................... 116 Таблица Меры формы прямоугольных знаков 5.9: Таблица Матрица путаницы обучающего набора Оправ с бинарными . ...................... 124 изображениями 5.10: Таблица Матрица путаницы тестового набора дисков с бинарными . .......................... 124 изображениями 5.11: Таблица Матрица путаницы обучающего набора скоростных ограничений с бинарными . ........ 125 изображениями 5.12: Таблица Матрица путаницы тестового набора скоростных ограничений с бинарными . .......... 125 изображениями 5.13: , Таблица Изображения с ограничением скорости которые неправильно . ................................ 125 классифицированы 5.14: . ...................................................... 126 Таблица Обода дорожных знаков и их категории 5.15: Таблица Матрица путаницы тестового набора дисков с геометрическими . ................. 127 моментами 5.16: Таблица Матрица путаницы тестового набора дисков с моментами . ..................... 127 Зернике 5.17: Таблица Матрица путаницы тестового набора дисков с моментами . .................. 128 Лежандра 5.18: Таблица Матрица путаницы тестового набора дисков с моментами . ..................... 128 ОФММ 5.19: Таблица Матрица путаницы тестового набора дисков с характеристиками Haar............................. 128 5.20: Таблица Матрица путаницы тестового набора скоростных ограничений с . ..... 128 геометрическими моментами 5.21: Таблица Матрица путаницы тестового набора скоростных ограничений с моментами . .......... 129 Зернике 5.22: Таблица Матрица путаницы тестового набора скоростных ограничений с моментами . ....... 129 Лежандра 5.23: Таблица Матрица путаницы тестового набора скоростных ограничений с моментами . .......... 129 ОФММ 5.24: Таблица Матрица путаницы тестового набора скоростных ограничений с признаками . ............... 129 Хаара 6.1: (%) . 132 Таблица Успешность сегментации различных алгоритмов цветовой сегментации XV 6.2: (%) , Таблица Успешность сегментации различных алгоритмов протестированных в различных условиях . ........................................................................................................................ 133 эффекты 6.3: Таблица Сравнение времени обработки различных цветовых сегментов ................................................................................................................... 134 алгоритмы 6.4: , Таблица Среднее количество объектов генерируемых различными алгоритмами сегментации ......................................................................................................................................... 135 6.5: Таблица Показатели распознавания дорожных знаков в различных условиях . ....................... 138 испытаний 6.6: . .................................................................................... 139 Таблица Время распознавания 6.7: ...................................... 141 Таблица На скорость распознавания влияет размер знака 6.8: Таблица Средняя скорость классификации ободков дорожных знаков с различными . ......... 142 признаками 6.9: Таблица Средний коэффициент классификации знаков ограничения скорости с . ....... 143 различными признаками 6.10: Таблица Значения по умолчанию . ................................. 143 вычисляется для различных объектов 6.11: Таблица Показатели классификации ободков знаков и знаков ограничения скорости с использованием различных ядер SVM и типы при использовании двоичных изображений 144 6.12: Таблица Показатели классификации ободков знаков и знаков ограничения скорости с использованием различных ядер SVM, и типы когда используются геометрические моменты 145 6.13: Таблица Показатели классификации форм обода и знаков ограничения скорости с использованием различных SVM . ............................................ 145 ядра и типы при использовании моментов Зернике 6.14: Таблица Показатели классификации форм обода и знаков ограничения скорости с использованием различных SVM ........................................... 146 ядра и типы при использовании моментов Лежандра 6.15: Таблица Показатели классификации форм обода и знаков ограничения скорости с использованием различных SVM OFMM. ........................................................... 146 ядра и типы при использовании 6.16: Таблица Показатели классификации форм обода и знаков ограничения скорости с использованием различных SVM Haar. ...................................... 147 ядра и типы при использовании бинарных функций 6.17: Таблица Сравнение времени обучения и тестирования с использованием различных функций и нормализованные изображения 154 6.18: C- Таблица Классификационные коэффициенты поиска по сетке знаковых ободков при SVM - и SVM. ............................................................................................................. 156 Используются 6.19: SVM- C-SVM - Таблица параметры поиска сетки ободков дорожных знаков при и SVM. ............................................................................................................. 156 Используются XVI 6.20: Таблица Классификационные показатели поиска по сетке знаков ограничения скорости C-SVM при и - SVM. ........................................................................................................ 157 Используются 6.21: SVM- C-SVM - Таблица параметры поиска по сетке знаков ограничения скорости при и SVM. ............................................................................................................. 157 Используются 6.22: SA C-SVM - Таблица Классификационные показатели поиска по знаковым ободам при и SVM . ............................................................................................................................ 159 используется 6.23: SVM- SA C-SVM - Таблица параметры поиска по ободам дорожных знаков при и SVM. ............................................................................................................. 159 Используются 6.24: SA Таблица Классификационные показатели поиска знаков ограничения скорости при C-SVM - и SVM. ............................................................................................................. 160 Используются 6.25: SVM- SA C-SVM - Таблица параметры поиска знаков ограничения скорости при и SVM. ............................................................................................................. 160 Используются 6.26: SA ......... 161 Таблица Сравнение времен поиска сетки и для ободов дорожных знаков 6.27: SA . .. 161 Таблица Сравнение времен поиска сетки и поиска для ограничения скорости 1 1. Введение 1.1 Предыстория , , - , Дорожные и дорожные знаки рассматриваемые в данной диссертации это те которые / используют визуальный символический ( ) , язык о дороге дорогах впереди который может быть истолкован водителями Термины используются , взаимозаменяемо в этом тезисе и в других местах может также фигурировать в сочетании “ как дорога ”. , дорожные знаки Они предоставляют водителю информацию которая делает вождение безопасным , , - и очень удобно Тип знака который НЕ рассматривается в этом тезисе это знак , направления в котором указаны ближайшие направления для проезда в названные города или по пронумерованным маршрутам , показано не символически а по существу текстом Дорожные и дорожные знаки должны быть надлежащим образом установлены в необходимых местах и их инвентаризация в идеале необходима для обеспечения адекватного обновления и технического обслуживания , Встречи с дорожными властями как в Шотландии так и в Швеции выявили отсутствие но возникла необходимость в инвентаризации дорожных знаков Автоматическое средство обнаружения и , распознавание дорожных знаков может внести значительный вклад в достижение этой цели предоставив , быстрый метод обнаружения классификации и протоколирования признаков Этот метод помогает развить , инвентаризация проводится точно и последовательно Как только это будет сделано обнаружение изуродованных или - затемненные знаки становятся легче для человека оператора - , Распознавание дорожных и дорожных знаков это область исследований которая может быть использована для оказания помощи ( разработка системы инвентаризации для которой не требуется распознавание в режиме ) реального времени или ( помощь в разработке системы консультирования в автомобиле когда требуется распознавание в реальном времени ). , необходимо Как инвентаризация дорожных знаков так и распознавание дорожных знаков связаны с дорожным движением знаки сталкиваются с аналогичными проблемами и используют автоматическое обнаружение и распознавание Система распознавания дорожных и дорожных знаков в принципе может быть разработана как часть ( ), интеллектуальные транспортные системы ИТС которые непрерывно контролируют , , водителя транспортное средство , , , а дорога для того чтобы например вовремя сообщить водителю о предстоящем решении , . 1.1 пункты касающиеся навигации и потенциально опасных дорожных ситуаций На рис изображено эти отношения между тремя полями ЕГО основное внимание уделяется интеграции информационных технологий в транспортную инфраструктуру и , Автомобили Эти системы могут включать в себя дорожные датчики навигационные службы , в автомобиле 2 , электронные знаки сообщений а также управление дорожным движением и мониторинг Цель интеллектуального , транспортные системы призваны повысить эффективность перевозок безопасность дорожного движения и снизить воздействие на окружающую среду с использованием передовых коммуникационных [1, 2] . технологий Данная диссертация направлена на разработку системы распознавания и классификации дорожных и дорожных знаков , с целью разработки кадастра который мог бы помочь дорожным властям в обновляйте и поддерживайте в рабочем состоянии дорожные знаки Он основан на съемке изображений камерой с , движущееся транспортное средство и вызов цветовой сегментации распознавания формы и классификации чтобы обнаружить признаки на этих изображениях igure 1.1: , Взаимосвязь между инвентаризацией дорожных знаков распознаванием . дорожных знаков и ИТС 3 1.2 Сложность задачи распознавания , Нормальная дорога в центре большинства городов мира как показано на рисунке . 1.2 , Стокгольм на рис представляет собой сложную сцену Это могут быть люди транспортные средства с , , различные цвета ряд магазинов и их вывесок а также ряд дорожных знаков для , контролируйте движение по этой дороге Принципиально если человека просят указать на трафик , войдите в образ они могут сделать это легко 1.2: . Рисунок Дорожное движение в центре Стокгольма Однако с точки зрения компьютерного зрения это изображение содержит некоторые , : трудности которые рассматриваются здесь ( , ) Существование ряда сходных объектов как по цвету так и по форме в сцена , Наличие препятствий в сцене которые могут частично или полностью перекрывать знак , Объем информации на сцене огромен и для ее анализа требуется время место происшествия и извлечь нужную информацию 4 1.3 Цели и задачи исследования , , Общая цель состоит в том чтобы разработать систему которая может быть использована для инвентаризации дорожных знаков Эта система может помочь местным или национальным органам власти в решении задачи поддержания и обновления их дорожные и дорожные знаки автоматически обнаруживают и классифицируют один или несколько дорожных знаков ( , . 1.2), признаки сложной сцены например показанной на рис захваченные камера из автомобиля , , Основная стратегия состоит в том чтобы найти правильное сочетание цветов в сцене так чтобы один цвет находится внутри выпуклой оболочки другого цвета и сочетается с правым , форма Если кандидат найден система пытается классифицировать объект в соответствии с rim- комбинация пиктограмм и дает результат этой классификации , : Таким образом цели заключаются в следующем 1. Понять свойства дорожных и дорожных знаков и их значение для обработка изображений для задачи распознавания 2. , Понимать цвет цветовые пространства и преобразование цветового пространства 3. , Разработать надежные алгоритмы сегментации цвета которые могут быть использованы в широком диапазоне диапазон условий окружающей среды 4. , , Разработать распознаватель инвариантный к преобразованиям в плоскости таким как , перемещение вращение и масштабирование на основе инвариантных мер формы 5. Определить наиболее подходящий подход к извлечению признаков из дорожных знаков 6. Разработать соответствующий алгоритм классификации дорожных знаков 7. Оценить эффективность вышеупомянутых методов на предмет робастности при , различные погодные условия геометрия освещения и вывеска 1.4 План диссертации , Эта диссертация разделена на семь глав и ряд приложений Кроме того , , кроме текущей главы есть еще шесть глав которые охватывают различные теоретические и , практические темы Каждая глава самодостаточна но есть некоторые зависимости между : разные главы Эти главы заключаются в следующем 1. |