發(fā)布時(shí)間：2020-12-09 13:24

　　交通信號(hào)燈是保障交通道路安全的重要設(shè)施之一,能夠有效指導(dǎo)車輛正確通行。檢測與識(shí)別技術(shù)能夠輔助駕駛者正確判讀交通信號(hào)燈,減少交通事故發(fā)生,并為無人駕駛提供安全保障。傳統(tǒng)圖像處理方法對(duì)圖像質(zhì)量要求較高,機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要人工提取特征,而目前深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測算法計(jì)算量龐大難以保障實(shí)時(shí)性。針對(duì)上述方法的不足,本文提出一種基于深度學(xué)習(xí)的交通信號(hào)燈檢測與識(shí)別方法,先采用圖像處理方法檢測交通信號(hào)燈的候選區(qū)域,再利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。首先對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理,設(shè)置ROI區(qū)域減少數(shù)據(jù)處理范圍,并使用形態(tài)學(xué)去除圖像中部分背景信息,減少冗余信息。為提高顏色分割精度,本文先在RGB空間下進(jìn)行初步顏色分割,排除部分顏色區(qū)域,然后在HSV空間中對(duì)非零像素進(jìn)行二次分割。在進(jìn)行識(shí)別交通信號(hào)燈類型時(shí),本文采用了深度學(xué)習(xí)中常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過設(shè)計(jì)合理的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,能夠有效提高算法識(shí)別精度和實(shí)時(shí)性。最后,分別在Bosch交通信號(hào)燈數(shù)據(jù)集和Lara交通信號(hào)燈數(shù)據(jù)集下對(duì)本文方法性能進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文方法的識(shí)別精確率和召回率都較高,能夠滿足實(shí)時(shí)性要求,對(duì)于交通信號(hào)燈檢測與識(shí)別具有重要的應(yīng)用價(jià)值... 

【文章來源】：長春理工大學(xué)吉林省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

Google無人駕駛汽車

是一種抽象的數(shù)學(xué)模型，將色分量（如 RGB）。顏色空間可表示成一對(duì)應(yīng)于一種顏色。顏色空間是用戶理解相機(jī)可以看到的東西，顯示器可以顯示最為熟悉的顏色模型，它的三基色分別其他顏色。圖像中每個(gè)像素的 RGB 分量論上可以達(dá)到 16777216 種顏色。圖 2.1

圖 2.2 LAB 顏色空間色空間。HSV 色彩空間與人類感知色彩：色調(diào)、飽和度和值。在 1978 年 Alvy 錐體顏色模型[20]。圖 2.3 顯示了一個(gè)六六角形，每個(gè)橫截面的頂點(diǎn)是紅色、黃中的顏色通過指定色調(diào)角度、色度級(jí)別和度逆時(shí)針方向增加，互補(bǔ)顏色的色相距

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]遷移學(xué)習(xí)在圖像分類中的應(yīng)用研究[D]. 吳國琴.安徽大學(xué) 2017
[3]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多維數(shù)據(jù)壓縮算法研究[D]. 唐欣.上海交通大學(xué) 2015
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本文編號(hào)：2906929