全景视频中交通标志物的检测与跟踪技术研究

admin · 发表于 2022-9-18 16:26:16

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雅宝题库解析：
全景视频采集已经成为当前道路视频比较普遍的采集方式，对道路视频中的交通标志物信息进行检测和跟踪，可以作为辅助驾驶系统或无人驾驶车的一部分，也可以实现交通设计管理部门对交通标志数据的自动管理。论文从具体应用需求出发，对全景视频中交通标志物的检测、识别和跟踪进行了研究，主要工作如下：1. 设计了基于HSI色彩空间的颜色分割方法和基于模板匹配和拐点检测的形状检测方法，实现对视频中交通标志的分割与检测。形状检测方法利用模板匹配对圆形交通标志物进行检测，同时根据交通标志物的几何特征，使用拐点检测方法对矩形和三角形交通标志进行检测。2. 设计了基于几何不变量的交通标志识别分类方法。该方法能从物体图像中提取出描述图像区域内所包含信息的特征向量，该特征向量可以在旋转变化中保持不变，并以该特征向量作为输入，使用神经网络分类器进行训练，实现物体的识别分类。同时通过实验的方法，确定了适合于交通标志物识别分类的人工神经网络的拓扑结构。3. 提出了全景视频中静态物体的跟踪算法。该算法对目标运动至立方体全景面交界处时发生的形变和空洞进行了纠正，减少形变对跟踪的影响，并使用消除背景色影响的Mean-Shift跟踪算法对目标物体进行跟踪，实验数据表明，该方法的平均覆盖率和平均命中率在80%以上。基于以上工作，设计实现了交通标志检测与跟踪系统，该系统能够对全景视频中的交通标志进行检测、识别和跟踪，将交通标志数据信息写入数据库，并与全景数据和地理信息建立对应关系。实验结果表明视频中交通标志检测和跟踪的每帧平均处理时间为139.9ms，数据服务器对客户端请求的查询处理时间为0.03ms~0.12ms，客户端接收全景数据和标志物数据的平均时间为0.26ms~28.38ms。

全景视频中交通标志物的检测与跟踪技术研究

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