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      1. 公司動態
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        公司動態

        切線斜率的變化對紅色環形交通標志的識別有很好的影響

        為了協助駕駛員安全駕駛和有效導航,國家交通部門道路兩側設置了重要交通標志,作為駕駛員的相關交通信息。交通標志的自動識別可以為駕駛員的安全駕駛提供有益的幫助。根據交通標志的視覺識別方法,利用攝像機獲取道路場景圖像,利用機器視覺和圖像處理方法對交通標志進行識別和分類,智能交通標志的識別過程主要分為兩個步驟。第一步是檢測交通標志。第二步是對符號進行分類,確定符號的語義信息。標志的檢測和定位是交通標志分類的基礎和條件。
        本論文主要研究自20世紀90年代以來,基于視頻的交通標志識別的研究取得了很大的進展,各種算法相繼被提出。文獻中根據空間的顏色切割和邊緣檢測算法對圖像中的紅色像素進行檢測。首先對圖像進行空間轉換,然后進行附錄值分割,確定交通標志的方向,提出了基于編碼的圓形標志檢測方法。將橢圓編碼分為左右兩段后,搜索左右段的編碼特征串,采用模板匹配算法確定橢圓的方向。文獻中采用的是根據顏色切割檢測圓形標志的方法,閉合值區間的精度很高,標志的顏色褪色或光照條件的變化都會對檢測結果產生很大的影響。根據形狀編碼和變換的精度高,但算法復雜度高,實時性不強。針對上述問題,本文提出了一種基于切線坡度變化計算的交通標志檢測方法,對紅色圓形交通標志的檢測有很好的效果。交通標志的預處理和顏色空間的初始定位。
        顏色是標志牌區別于其他物體的明顯特征,因此色彩切割是交通標志檢測預處理中最常用的方法之一?,F最常用的色彩空間是空間、空間和空間。色彩空間中,通道的值很容易受到光照條件的影響,因此很少直接空間中完成,但是正常光照條件下,如果將兩個通道之間的差值控制一定范圍內,可以達到很好的效果。如果照明條件不正常,則需要均勻光的圖像增強操作。從圖1可以看出,圖片的紅色區域中,權重值和權重值之間的差異非常大,而兩者之間的差異非常小。紅色權重受光照、褪色等原因的影響,數值不再是,而是小于,如圖所示,經過多次實驗計算,保證紅色信息不丟失的情況下,設置和之間的差值大于,且差值較大,效果最好。
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