圖像識別

孫洪萍

摘 要：由于人口不斷增長，車輛不斷增加，目前城市擁堵，交通事故頻頻發生，通行效率越來越低等交通問題成為了當前急需要解決的問題。在此社會背景下，對道路交通標志識別的研究成為當前最熱門的研究對象之一。交通標志識別是研究智能車輛的關鍵技術也是其中的難點之一?；趯D像識別技術的學習和掌握，對交通標志的檢測與識別進行了更深層次的研究，通過對攝取的圖像進行一系列的處理，包括圖像的轉換，數學形態的膨脹，圖像噪聲的處理，閾值分割以及邊緣檢測等圖像學研究方法，提取圖像的特征值運用圖像學技術檢測和識別交通標志信息，完成智能交通系統（ITS）中最重要的部分——交通標志的識別。

關鍵詞：交通標志；TSR；分割；提取；識別

中圖分類號：TP391.4 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）11-0130-02

Abstract： Due to the continuous growth of population， the increasing number of vehicles， the current urban congestion， traffic accidents occur frequently， and the traffic efficiency is becoming lower and lower， so traffic problems have become the urgent need to solve. In this social context， the research on road traffic sign recognition has become one of the most popular research objects. Traffic sign recognition is the key technology of intelligent vehicle research and one of the difficulties. Based on the study and mastery of image recognition technology， the detection and recognition of traffic signs are studied at a deeper level. Through a series of processing of the captured images， including the transformation of images， the expansion of mathematical form， image noise processing， threshold segmentation and edge detection are used to extract the feature values of images， and traffic sign information is detected and recognized by image technology. The recognition of traffic signs is the most important part of intelligent transportation system （ITS）.

Keywords： traffic sign； TSR； segmentation； extraction； recognition

引言

我國道路交通問題雖然在不斷地進步之中，但隨著社會的不斷進步，經濟的快速發展，人們生活水平的不斷提高，我國的道路交通安全問題也不斷地出現著一系列新的問題，人們的生活也越來越受到更多的挑戰。當然，如今高度發展的現代交通的確也是給人類生活帶來了極大的便利，但不可否認的是，現代交通在快速發同時也給我們的生活帶來了更多的困擾，而且，在當今這信息化的世紀里，處在快節奏生活的我們對生活的效率也是越來越高，面對這迎頭而來的挑戰，我們要對智能交通系統領域做更深一層次的研究和探索，也因此，基于以上各種因素，道路交通標志識別系統TSR（Traffic Signs Recognition）作為智能交通系統研究方向儼然已經成為當前交通研究領域內所研究的熱點問題之一。

1 交通標志檢測與識別的重要性

道路交通標志是用圖形符號、顏色和文字向交通參與者傳遞特定信息，用于管理交通、保障安全的設施。交通標志中包含著大量的道路交通信息，它是道路使用說明書，其特點簡單明了，使交通參與者能夠快速準確地獲得道路交通情報，從而達到安全交通，暢通交通，迅速交通，高效交通。當然它為駕駛員提供各種道路警示，指示等輔助信息，對減輕駕駛員的駕駛壓力，降低道路的交通壓力也是有很大幫助的。可以想到，如果我們完全依靠駕駛員對交通標志的觀察而做出相應的駕駛反應，這無疑是給駕駛員增加了負擔，加速了駕駛員的疲勞，更容易釀成交通事故，交通效率也會大大降低。因此，這更需要我們對智能道路交通標志識別系統做更進一步的研究。它的核心是：在機動車輛上安裝攝取自然場景圖像的高清攝像機，在車輛行駛過程中，攝像機能夠攝取到自然場景圖像，然后將圖像傳送至系統的圖像處理模塊進行圖像理解，交通標志檢測與識別，最后將識別結果返回給駕駛員，并指導駕駛員應該做出怎樣合理的駕駛行為，以達到降低交通壓力，增強交通安全等問題。因此，對交通標志識別的研究也是未來大勢所需。

2 檢測方法

根據交通標志自身具有的特點，可通過其特有的形狀，顏色，符號等特性可將道路交通信息及時地傳遞給需要人群。交通標志識別主要包括兩個階段，分別為交通標志檢測階段和交通標志識別階段。當然第一階段應該是交通標志檢測階段，檢測階段主要的目標就是找到標志。目前，交通標志檢測可基于顏色和形狀來達到交通標志檢測的目的。其基于顏色檢測是基于交通標志的特有顏色或其邊框的特有顏色來檢測標志?？墒褂肦GB分量之間的差別來進行路標的分割?；陬伾姆指钅芡ㄟ^少量運算去除大片非感興趣區域，對交通標志檢測系統的實時性非常有幫助。目前多數的色彩分割是基于彩色進行的。

然而，研究表明，這種檢測方法并不是完全可靠的，因為隨著外界光線明暗的變化，所得到的顏色檢測結果是十分不可取的，且還有自然場景下時空背景的變化性，不可控制性，駕駛時因顛簸導致的攝取到的圖像模糊不清晰，交通標志遭到損壞，或被其他物體遮擋，標志長時間使用沒有及時更換而褪色，擺放傾斜等問題。因此，不能完全依靠基于顏色檢測交通標志檢測方法。而我們知道交通標志的形狀是不受光照因素影響的，因此也就有了我們想到的基于形狀的交通標志檢測。

以下貼出簡單自然場景中基于顏色的交通標志檢測結果圖（圖1）。

然而，交通標志在一定程度上受損害，以及可能有眾多交通標志在一定程度上被咬合，會被卷積，因此也不是所有基于現狀的檢測都是有效檢測。

以上兩類交通標志檢測各有優缺點（表1）。

目前，交通標志檢測最好的方法是分三步：分割，特征提取，檢測。幾乎所有的檢測分類均可被劃分為這三個塊，這使得通過系統來比較簡單，而分割通常是基于顏色的，也可被用于基于形狀的交通標志檢測。當前研究的交通標志識別系統還存在著一系列未解決的問題，例如對于復雜背景圖像當前的分割效果還不是那么理想，分割算法還需要進一步的改進，因此對于交通標志檢測的研究還有很長的一段路要走。

3 結束語

道路交通標志是駕駛員能夠根據其指示迅速做出合理的駕駛行為的重要交通安全設施，是解決人類交通生活問題提高交通生活效率的有利助手，而交通標志的檢測與識別又是研究智能車輛的重要部分，它能夠預先捕獲交通標志并反饋給駕駛員，指導駕駛員做出合理的駕駛行為，而且，交通標志檢測與識別系統的研究水平也反映了我國交通水平和科技水平。因此，掌握好交通標志的檢測與識別技術也是現代科技生活所必需的。

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