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产品名称：	1746-NR4 1746-NR4
浏览量：	0
价格：	65
供货总量：	32
规格：	1746-NR4
更新日期：	2018年11月20日，有效期：360天
关键字：	1746NR4 1746NR4 1746NR4
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1746-NR4 交通标志识别技术

交通标志识别可提示驾驶员道路环境中的交通标志，帮助驾驶员做出正确决策，提高驾驶安全性。交通标志通常都具有较明显的视觉特征，如颜色、形状等，利用此类视觉特征可以检测出不同交通标志，在交通标志检测方法研究的相关文献中，颜色特征和形状特征相结合的相关检测方法较为广泛。但由于实际情况下，交通标志的图像采集数据的质量可能会受到光照、天气变化等影响;同时，交通标志被遮挡、扭曲、磨损等，也会影响算法准确性。

目前交通标志识别技术的实现方法，大部分都是通过设定颜色分量的阈值范围实现图像分割，从复杂的背景区域中得到感兴趣区域（ROI），然后在感兴趣区域上进行形状的过滤，从而检测出交通标志的所在区域。常见的算法有直接彩色阈值分割算法，直接在RGB颜色空间对图像所有像素进行分割，通过角点检测确定目标区域是否有交通标志，该算法对光照影响和遮挡问题的解决效果不佳，因此许多学者都对该算法进行了改进，常用的是将RGB图像转化到HSV、HIS等更符合人类对颜色的视觉理解的颜色模型下再进行图像分割和提取，有效地克服了交通标志的光照影响和遮挡难题。

1746-NR4 交通标志识别技术代表性的应用是在智能交通系统（ITS）之中。2010年，美国马萨诸塞州大学研制的TSR系统，该识别系统采用颜色阈值分割算法和主成分分析方法进行目标检测与识别，系统的识别准确率高达99.2%，针对轻微目标遮挡以及能见度较低的天气情况，该算法都能取得不错效果，具有一定的鲁棒性和适用性，处理速度为每帧2.5s，系统的主要不足就是难以满足实时性要求。

2011年德国举办了交通标志识别大赛（IN2011），促进了交通标志检测和识别研究的快速发展。2011年，Ciresan等人在IN大赛上对GTSRB数据库采用深度卷积神经网络的识别方法，获得了比人类平均识别率更高的结果。

2012年，Greenhalghd等人在归一化的RGB空间中选取Ｒ和B通道的大值以及结合RGB图像提取MSEＲ区域并利用SVM进行交通标志判断，该方法有较好的实时性。2013年KimJ.B.认为颜色形状容易受周围环境影响，增加了视觉显著性模型进行交通标志检测并具有较高的实时性。

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