交通标志的识别包含以下几个阶段：1。对采集到的图像进行预处理和分割， 将图像中的标志和背景分离；2。对标志进行特征提取并识别；3。将识别的结果反 馈给驾驶员。但是，由于各国的交通标志存在差异，且自然环境中的道路状况复 杂多变，路标识别系统设计至今仍没有标准的解决方案，故对此系统进行深入的 研究具有重要的意义和价值。

1。2 路标识别系统的发展与研究现状

1。3 交通标志检测技术

交通标志又称道路标志，是用文字和符号表示引导、限制、经过或指示道路 信息的设施。在我国，交通标志大致可以分为 3 种：禁令标志、警告标志和指示 标志[1]。

禁令标志的主要颜色为红色和黑色，多为红色圆圈内含黑色图像，再加以一 道红色斜杠表示禁止。警告标志的主要颜色为黄色和黑色，特点是一个黑边三角 形内含黄色和黑色的警告图像。指示标志则为蓝色和白色的组合，多为蓝色圆圈 内绘制的白色指示标志。具体如图（1-1）所示。

（a） （b） （c）

图(1-1) 交通标志： （a）禁令标志 （b）警告标志 （c）指示标志

目前，常用的标志检测方法有三种：基于颜色信息的检测方法、基于形状特 征的检测方法和两者兼顾的检测方法

（1） 基于颜色信息的检测 交通标志的颜色是固定的，不会随交通标志的旋转和尺寸改变，因此利用颜

色信息能去除图像中大部分的干扰信息，初步分割出目标区域。这种方法常常需 要将图像转换到 RGB 或 HSV 颜色空间，将像素分解为 3 个通道的向量数据，提取 出符合要求的像素点，包含这些像素点的区域就可能是标志区域。

（2） 基于形状特征的方法 利用形状特征检测交通标志是可行的。目前的形状检测方法大多是在假定采

集到的标识图像形变很小的情况下进行的。针对不同的交通标志，可以选择不同 的检测方法，如边缘检测、角点检测、霍夫变换形状检测等。一些研究者提出对

标志进行仿射变换矫正后再进行识别的方法，并取得了一定的研究成果。我国的 交通标志形状简洁而稳定，但是通过摄像头获取到的图像可能会由于拍摄角度的 不同产生形变，还有些交通标志由于某些原因发生倾斜或形变，这些都为检测带 来了很大的麻烦。

（3） 颜色和形状相融合的检测方法 利用单一特征进行检测存在一定缺陷，如物体颜色易受到光源的影响，可能

会出现颜色失真；不同环境中光强大多也不同；而物体形状可能会发生仿射变换 产生变形。基于这些原因，检测时可能会出现误判的情况。为了能准确实现交通 标志的检测，将两种特征结合在一起是一个新的研究方向。

1。4 本文主要内容

本文主要研究自然环境下交通标志的识别问题。主要内容有以下几点：

（1）基于交通标志的颜色特征在原始图像中提取完整的交通标志。这是交 通标志判别的基础，需要使用数字图像处理中的一些技巧，如颜色空间转换，数 学形态学操作，连通域的最小外接矩形计算等。能否完整地提取出标志是整个系 统运行的关键。

（2）交通标志的判别与分类。判别算法的好坏直接关系到系统的正确性、 可靠性和运行效率。本文对 BP 神经网络算法的原理进行了论述和推导，并在此 基础上进行了实验。该算法对小噪声不敏感，且执行效率高，只要训练集足够大 则判决足够准确，是较为理想的分类算法。