[发明专利]一种实时搜索及识别交通标志的方法及装置

权利要求书

1.一种实时搜索及识别交通标志的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

采集车辆周边视频信息；

发送车辆周边视频信息到处理单元；

搜索并识别车辆周边视频信息里的交通标志；

显示并语音提示驾驶员识别出的交通标志，其中，所述搜索并识别车辆周边视频信息里的交通标志包括如下步骤：

对视频信息进行Canny边缘检测；

对边缘进行基于梯度的Hough圆检测并标记圆的位置；其中，根据边缘进行基于梯度的Hough圆检测的步骤如下:

申请一个二维累加器阵列并置0；

计算每个边缘点梯度方向；

根据梯度方向及假定的圆半径计算圆心；

根据圆心对累加器进行累加；

根据累加器的极大值得到圆心；

根据每一个边缘点到圆心的距离得到最佳半径。

2.根据权利要求1所述的一种实时搜索及识别交通标志的方法，其特征在于，搜索并识别车辆周边视频信息里的交通标志还包括如下步骤：

根据圆的位置在原图像中提取图像并且尺寸归一化，得到标志物图像并将标志物图像在LCD显示器屏幕上显示；

提取标志物图像梯度方向直方图特征；

对梯度方向直方图特征进行主成分分析法投影及重建，根据重建结果判断是否为交通标志，若不是交通标志结束本次处理；

对主成分进行基于Fisher线性判别方法投影，计算投影向量与每一个交通标志类中心距离，用最近邻法识别交通标志。

3.根据权利要求1或2之一所述的一种实时搜索及识别交通标志的方法，其特征在于：Canny边缘检测的步骤如下：

高斯模糊减少噪音；

计算梯度；

沿梯度方向进行非极大值抑制；

双阈值检测并连接边缘。

4.根据权利要求2所述的一种实时搜索及识别交通标志的方法，其特征在于：提取梯度方向直方图特征的步骤如下:

伽马矫正；

计算梯度；

在每个细胞单元内根据梯度进行9方向的加权投票，得到9个直条的梯度方向直方图；

每4个相邻细胞单元组成一个区块，对一个区块的36维向量归一化；

串接每个区块的向量，得到32×32像素窗口的1764维梯度方向直方图特征。

5.根据权利要求2所述的一种实时搜索及识别交通标志的方法，其特征在于：对梯度方向直方图特征进行主成分分析法投影及重建的步骤如下:

梯度方向直方图特征归一化Φ＝Γ-Ψ；

主成分分析投影y＝W₁^TΦ；

重建

计算重建前后差e_d＜T_d则为交通标志；

其中Γ为梯度方向直方图特征，Ψ为样本平均梯度方向直方图特征，W₁＝[u₁,u₂,…u_K]为PCA投影矩阵，u_i为相应特征向量，K为提取特征向量个数，y为PCA投影后的主成分，||·||为范数，e_d为重建前后差值，T_d为阈值，需要使用主成分分析法离线计算W₁及Ψ。