国外对交通标志的研究起步较早,且发展速度非常迅速。早在上世纪80年代,日本就开始了相应的研究工作。从90年代开始许多欧洲国家也加入到了相应的研究。在理论方面国外对交通标志的检测从理论基础和可行性分析方面已做了大量研究。其中主要采用基于颜色和形状的方法对交通标志进行分割提取和形状分析。1987年,日本率先开启了智能交通系统研究的大门,主要采用阈值分割、模版匹配等一系列经典的方法对限速标志进行识别,所需时间约为0.516秒,但未给出具体的检测识别准确率。1992年,法国的Saint-Blancard对带红色的标志进行研究,采用红色滤波器边缘及闭合曲线方法获取目标。其针对小规模样本进行实验,平均识别率高达94.9%。1993年,美国开发了ADIS系统,它的明军分辨率为75%,但尚不能用于检测。1994年,意大利热那亚大学的Piccioli等人根据交通标志不同的几何形状进行检测,该方法对不同形状的标志检测准确率不同,三角形标志可达92%,圆形可达94%左右。1998年起,意大利帕尔马大学采用颜色分割、形状约束、径向基函数RBF分类器进行检测识别,准确率可达90%以上。27053
进入21世纪,随着图像处理技术和计算机视觉理论的不断发展,交通标志检测的方法变的多样化,无论是实效性还是准确性都有所提高。2004年,澳大利亚的Nick Barnes自动化研究所和瑞典的Gareth Loy实验室合作研发了一套交通标志识别系统,识别率可达95%,但仍难以满足实时性要求。2007年,Won等人引入人类视觉选择注意力机制进行交通标志检测,该方法趋于完美,识别率也高达94.52%。但该方法仍有一些局限性。论文网
应用方面,交通标志检测的最终目标是在实际的智能车辆导航系统中得到广泛的应用。如今,许多科技发达的西方国家这方面有了很大的成就,而且已经有不少技术开始投入使用。
国内研究状况
国内对于智能研究系统的起步较晚,在交通标志检测方面的研究较少,目前仍处于探索性研究阶段,虽已在研究模型实验车,但尚未形成完整的实际应用系统。
理论方面,1998年蒋刚毅等人利用数学形态学方法、骨架函数为特征的模版匹配对警告标志进行检测,初步实现了位移不变性和鲁棒性。随后许多研究机构和大学也进行了研究,并在理论方面已取得了一定的成果。有学者将多种方法进行结合来提高检测效率,如浙江大学的何耀平等人将Adaboost算法与支持向量机融合用于交通标志的识别中。除此之外,基于视觉显著性的方法也逐渐被国内学者使用,如尹涛采用自顶向下和自底向上相结合的视觉视觉显著性检测算法实现了交通标志检测定位,但是这种方法计算速度较慢,难以完成实施检测。
应用方面,随着科技的发展和人类生活水平的提高,我国对智能汽车的投入越来越多,同时交通标志的识别系统也受到了广大学者的关注,近几年也取得了一批重要的科技成果。我国目前仍未实现交通标志检测与识别的实际应用系统。
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