交通標志檢測與識別技術分析

趙寧波　李柳群　馬朋飛

摘 要：本文闡述了交通標志的檢測，交通標志的識別等內容。 交通標志的檢測與識別是一項十分艱巨的時代任務，要求相關工作人員認真在實踐中進行思考和探索，保證對于交通標志進行細化的研究，這對于智能代步工具的發展起著非常重要的作用。

關鍵詞：交通標志；檢測；識別；技術分析

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.08.238

0 引言

隨著我國經濟的高速發展，交通行業也在逐步強化，但是人們雖然享受著交通代步工具的便利，但也面臨著越來越擁堵的交通情況，在實際的道路使用過程中，交通標志的相應問題得到了社會各界廣泛的關注。對于基礎交通標志的檢測和識別技術，雖然我國在相應的研發領域已經有了很大的突破，但是還需要更加深化的研究和升級。

1 交通標志的檢測

對于交通標志的檢測，主要進行的就是對于顏色和形狀的檢測，但是形狀檢測手段的實施中，相應的技術手段不能提供十分明確的數據體現，因此主要進行的就是對于交通標志顏色信息的甄別和測試。目前，我國研究比較健全的檢測方式主要是針對彩色模型分量差值的色彩分析。

1.1 三色模型分割算法

經過大量實驗和數據的分析，在差異性的亮度情況下，相同的顏色會根據不同的分量差值形成一定的區域范圍，三色模型的相對差值就是交通標志分割算法的實質。在實際推算中三色模型形成的基本結構是：

并且保證相應的關系式：當（r-g）>0.08&（r-b）>0.08時，相應的顏色關系顯示，呈現的就是紅色的像素；當（r-b）>0.12&（g-b）>0.12時，相應的顏色關系顯示，呈現的就是黃色像素；當（b-g）>0.01&（b-r）>0.01時，相應的顏色關系顯示，呈現的就是藍色像素。當基礎數值不在這個關系范圍內，顯示的就是其他形式的色素。

1.2 交通基礎標志的區域過濾

在自然環境中，存在著許多與交通標志相似的事物，這會導致吸引人群關注的區域是非交通標注區域，而實際分割時就會形成錯誤的基礎分割。并且這些區域無論是從顏色還是形狀都有很大的波動性和不確定性，差異的區分也不是很明顯。就要求人們在對交通標志關注時，進行特性化標志的記憶，形成比較穩定的識別結構。實驗表明，人們通過標志的基本性特征來確定基礎閾值，能有效對相應的混淆標志進行合理化過濾。在實體的標志留存過程中，由于角度和視線的差異，可以盡量擴展閾值范圍，保證正確的交通標志不被遺漏。對于交通標志的基本閾限有這樣的數據指導，詳見表1。

在實體化的交通標志區域的分割和劃分過程中，需要對相應的區域內具有的特殊性質和標志性特點進行基礎判別，形成的局部區域數量直接決定相應人群的區域搜索時間，區域分割數目與區域搜索時間成線性正比。總結起來就是，相關工作人員先進行相應圖像的采集，然后進行相應的空間差值分割，以保證正確地尋找全部的目標區域。在對區域進行劃分時，初步判斷是否滿足基本閾值，對于不符合的項目進行目標的刪除，最終形成基礎形狀的判斷以及基本含義的識別。

2 交通標志的識別

2.1 通過模板匹配識別交通標志

在實際的交通標志識別過程中，模板匹配方法是比較常規的識別手段，不僅計算比較簡約，而且在具體實際操作中也比較容易實現，另外，在實體操作過程匯總也可運用其很好地擴展性能進行優化的標志識別，基于以上的模板優勢，使相應的模板匹配識別方法成為了多數研究者比較熱衷的研究模式。在實際的模板匹配操作中，比較常用的運算角度主要有三種，多角度模板、多尺度模板以及模板匹配的相似度度量。多角度模板主要特點是旋轉模板圖像的數量堆積，形成精確識別目標的最終結果。多尺度模板的主要特點是對模板內部信息的識別，形成簡單穩定的相似性計算。模板匹配的相似度度量就是針對相似度進行一定的閾值限制，基本相似的情況就同屬相同的交通標志。

2.2 交通標志檢測的基礎結果

在實際的檢測結果比較過程中，比較常用的手段有兩種：相關系數度量法和歐式距離法。都能對相應的識別率進行基礎的提升，但是基礎實驗數據表明，還是相關系數度量法的基礎效果更好。因為，在實際操作中，不會形成比較明顯的對應關系，并且外界的因素影響也隨之減少很多，尤其是對于離散噪聲的削減程度。因此，使用相關系數度量法能有效地判斷相應的交通標志檢測結果，對于交通標志的識別正確率也能得到有效地提升。詳細的抽樣數據請見表2。

3 結束語

交通標志的檢測與識別是一項十分艱巨的時代任務，要求相關工作人員認真在實踐中進行思考和探索，保證對于交通標志進行細化的研究，這對于智能代步工具的發展起著非常重要的作用。相關的研究人員和項目監管人員要從根本應用的角度出發，結合實際的數據進行進一步的分析和探索，才能有效助推智能化識別時代的發展。總而言之，強化交通標志的檢測和識別技術，是具有劃時代意義的研究方向。

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