[发明专利]一种基于ROI的交通标志牌实时检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于ROI的交通标志牌实时检测方法，包括进行YOLO V3网络检测识别，其特征在于，还包括以下步骤：

步骤1：将输入图像的颜色空间由RGB转换为HSV；

步骤2：交通标志牌主颜色提取；

步骤3：去除小连通区域，感兴趣区域提取。

2.如权利要求1所述的基于ROI的交通标志牌实时检测方法，其特征在于，H的转换公式为

其中，R’＝R/255，G’＝G/255，B’＝B/255，C_max＝max(R’，G’，B’)，C_min＝min(R’，G’，B’)，Δ＝C_max-C_min。

3.如权利要求2所述的基于ROI的交通标志牌实时检测方法，其特征在于，S的转换公式为

4.如权利要求3所述的基于ROI的交通标志牌实时检测方法，其特征在于，V的转换公式为V＝C_max。

5.如权利要求4所述的基于ROI的交通标志牌实时检测方法，其特征在于，所述步骤2还包括在HSV颜色空间提取指示、警示、禁止类交通标志牌的主颜色，分别是蓝色、黄色和红色。

6.如权利要求5所述的基于ROI的交通标志牌实时检测方法，其特征在于，所述主颜色的色彩范围为：

blue：

yellow：

red：其中，H、S、V三分量都归一化到[0，1]范围。

7.如权利要求6所述的基于ROI的交通标志牌实时检测方法，其特征在于，所述步骤3包括以下子步骤：

步骤31：对所述步骤2中得到的图像进行二值化处理；

步骤32：通过计算二值图像中连通区域，去除掉连通区域较小的区域，获得图像Image；

步骤33：获取的感兴趣区域的左上点坐标L_U和右下点坐标R_D。

8.如权利要求7所述的基于ROI的交通标志牌实时检测方法，其特征在于，所述步骤32还包括考虑图像中目标由远及近的规律，对整幅图像的底边部分不处理，其中，w为图像的宽度，h为图像X方向的长度。

9.如权利要求7所述的基于ROI的交通标志牌实时检测方法，其特征在于，所述左上点坐标为L_U＝(x₁，y₁)，其中，

y₁＝y_min，

x_min是Image中所有像素x方向上最小值，y_min是Image中所有像素y方向上最小值。

10.一种基于ROI的交通标志牌实时检测系统，包括用于进行YOLO V3网络检测识别的识别模块，其特征在于，还包括以下模块：

转换模块：用于将输入图像的颜色空间由RGB转换为HSV；

主颜色提取模块：用于交通标志牌主颜色提取；

感兴趣区域提取模块：用于去除小连通区域，感兴趣区域提取。