基于HSI与SIFT的路标动态识别系统的研究与实现

admin · 发表于 2023-10-16 22:42:00

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RSR (Road Sign Recognition，路标识别) 系统是利用计算机视觉技术对移动车辆前方拍摄到的视频进行路标检测和路标分类识别的过程。近年来虽然RSR得到了一定的发展，但是目前的RSR系统，尤其在我国，还没有得到大范围的研究和应用。本文分析了RSR系统的发展历史，对现有的路标动态识别方法进行了研究，分析了当前路标动态识别算法的优缺点。其中SIFT(Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征转换)算法得到了很好的识别效果，并具有伸缩、旋转、光照、仿射不变性，但是由于处理大量数据导致无法达到RSR系统的实时性要求；而其改进算法PCA-SIFT(Principal Component Analysis，主成分分析)在识别速度上得到了一定的提高，但是在识别被干扰路标图像时精确度达不到RSR系统的实用性要求；而其他的路标识别算法，例如基于颜色形状的目标识别、边缘检测、分类器及其神经网络算法，都不能同时达到RSR系统的实时性和准确度的双重要求，并且在抗伸缩、旋转、光照和仿射变化上也达不到SIFT算法的识别效果。本文针对SIFT和PCA-SIFT算法在路标动态识别上存在的题目，提出了一个更加快速准确的路标动态识别算法HSI-SIFT(Hue，Saturation and Intensity，色调，饱和度亮度空间)。该算法将HSI的图像分割与SIFT的图像匹配技术相结合，成功地完成路标的动态识别。本文通过多个实验验证，HSI-SIFT不但能很好的实现路标的动态识别，其识别速度也比PCA-SIFT提高了一个数量级，在精确度上也优于PCA-SIFT，能够有效识别受到光照，拍摄角度和车速变化影响的路标图像。实践证明，本文算法能够作为RSR系统开发的有用资料，能够为智能驾驶提供有效的解决方案。最后，本文还对HSI-SIFT算法做了一定的总结，并且对HSI-SIFT未来的发展进行了展望。

基于HSI与SIFT的路标动态识别系统的研究与实现

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