[发明专利]一种利用交通标识颜色及形状特征进行检测与识别方法有效

专利信息
申请号: 201510065181.0 申请日: 2015-02-06
公开(公告)号: CN104766046B 公开(公告)日: 2018-02-16
发明(设计)人: 赵博雅;陈莹;王明江 申请(专利权)人: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/34
代理公司: 深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙)44248 代理人: 张立娟
地址: 518000 广东省深*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 利用 交通 标识 颜色 形状 特征 进行 检测 识别 算法
【权利要求书】:

1.一种利用交通标识颜色及形状特征进行检测与识别方法,其特征在于,包括以下步骤:

A、选取适当的颜色空间对原始图像做阈值分割,然后设置适合的颜色分割阈值,得到含有红、蓝、黄颜色信息的交通标识目标图像;

B、对交通标识目标图像进行预处理;

C、对经过预处理的图像进行形状识别,采取快速径向对称变换方法检测圆形标识,采用角检测与几何信息相结合的方法检测矩形及三角形;

所述步骤C中,矩形检测使用矩形的左上角和右下角两个拐角检测模块,进行卷积找到峰值后,使用矩形的集合信息进行矩形的进一步检测,即左拐角及右拐角之间的长宽比需要满足一定条件;

所述步骤C中,三角形检测使用三角形顶部拐角模板及左下角拐角模板进行卷积,找到峰值之后,利用两角之间的宽高比进行筛选与检测;

所述矩形检测方法如下:

(1)将含有矩形及三角形交通标识的图像经过颜色分割,图像预处理及边缘提取等步骤之后,得到一副二值图像,并且将该图像进行填充;

(2)对于矩形将矩形左上角拐角模板与右下角拐角模板依次对二值图像做卷积,产生结果矩阵H1和H2;同样对于三角形使用顶角拐角模板与左下角拐角模板分别对图像做卷积,产生结果矩阵H3和H4;

(3)设立阈值为最大卷积值的0.8,根据阈值分别求得H1、H2中满足条件的点;

(4)将检测出来的距离相近的点进行合并,去除多余的点;

(5)对于矩形,将两个模板对应的检测出的点的横纵坐标分别相减,求得两点的宽高比,若比值满足矩形宽高比范围,则认为这两点能构建一个矩形;

D、对分割得到的不同种类的交通标识进行识别,采用Hu不变矩作为特征向量,在识别方法方面采用支持向量机SVM方法。

2.根据权利要求1所述的利用交通标识颜色及形状特征进行检测与识别方法,其特征在于:所述适当的颜色空间为HIS颜色空间。

3.根据权利要求1所述的利用交通标识颜色及形状特征进行检测与识别方法,其特征在于:所述预处理包括图像去噪,使用连通域标记法去除过大过小面积干扰物,区域内部孔洞填充、外边缘轮廓检测、使用图像膨胀方法改善图像形状,选取Prewitt算子进行边缘提取。

4.根据权利要求1所述的利用交通标识颜色及形状特征进行检测与识别方法,其特征在于:所述形状识别还包括采取圆形度的方法对提取的感兴趣区域的圆形标识进行形状判别。

5.根据权利要求1所述的利用交通标识颜色及形状特征进行检测与识别方法,其特征在于:所述步骤B中,三角形判别利用了已知高长度与拐角检测来实现。

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