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首页 >> 毕业论文(设计) >> 电子电工毕业论文(设计) >> 基于车载录像的道路交通标志检测
基于车载录像的道路交通标志检测
资料类别
   电子电工毕业论文(设计)
课程(专业)
  信息工程
关键词
  颜色阈值提取|HOG+SVM
适用年级
  大学
身份要求
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文件格式

  word+sdf+pdf
文件大小
  123303K
发布时间
  2019-11-20 20:34:00
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下载次数
  0
发布人   kj008

 内容简介:
   基于车载录像的道路交通标志检测,毕业论文,共49页,附任务书、开题报告、源程序等。
  摘要
  近年来,无人驾驶汽车成为国内外研究的热点方向。道路交通标志的检测作为无人驾驶汽车的一个重要部分,在国内外研究中已取得显著成果,但由于自然场景过于复杂,检测难度很大,检测的准确率和实时性难以平衡,因此现阶段研究离实际应用还有一段距离。
  基于此背景,本文设计了一套检测算法,实现了基于车载录像的动态背景视频中,多种光照条件下,交通标志的实时检测和跟踪。
  首先,本算法使用颜色阈值提取的方法获得前景区域,并使用HSV 颜色空间以排除光照干扰。接下来,本算法比较了基于HOG 特征的SVM 分类器和Haar 分类器及其组合,利用形状轮廓信息进一步筛选目标。除此之外,本算法还将视频图像连续的特点与静态图片检测相结合,提高处理速度。本算法以帧差法为基础排除了大部分静态背景,进行前景区域预设定。本算法还将跟踪与检测结合,比较了CamShift 算法和邻域跟踪法。最终结果表明,本算法具有实时性,且对一定程度的光照变化、形变、遮挡具有鲁棒性。
  关键词:颜色阈值提取,HOG+SVM,Haar 分类器,CamShift,实时性
 
  目 录
  第一章 绪论 1
  11 课题研究背景 1
  111 无人驾驶汽车研究概况 1
  112 道路交通标志检测的研究意义 1
  12 交通标志检测现状 1
  121 交通标志检测与识别的一般流程 1
  122 交通标志检测难点 3
  123 交通标志检测现有成果及存在问题 3
  13 本文内容与研究意义 4
  131 本文实现内容与应用场景 4
  132 本文重点解决的问题 4
  14 论文结构安排 4
  第二章 交通标志检测算法设计 5
  21 基于车载录像的交通标志检测特点 5
  211 交通标志种类与特点 5
  212 车载录像中的交通标志检测特点 5
  213 设计基本思想 5
  22 整体结构 6
  221 静态图片中的标志牌检测 7
  222 视频序列中的标志牌检测 7
  23 算法设计平台 7
  231 OpenCV 简介 7
  232 OpenCV 的C++接口 7
  233 使用技巧和本算法中实用功能 7
  第三章 静态图片中的标志牌检测 9
  31 基于HSV 颜色阈值的前景粗提取 9
  311 基于颜色阈值粗提取的目的、意义与方法介绍 9
  312 色彩空间的选用 9
  313 阈值选取 10
  314 前景粗提取的实现 12
  315 前景粗提取的效果与分析 12
  32 前景分割 13
  321 前景分割目的与方法 13
  322 前景分割的实现:轮廓提取和ROI 设定 13
  323 分割效果与分析 14
  33 基于机器识别的交通标志筛选 14
  331 基于HOG 特征的SVM 分类器简介 14
  332 SVM 分类器训练 15
  333 SVM 分类器效果检测与分析 16
  334 基于Haar-like 特征和AdaBoost 的级联分类器 18
  基于车载录像的道路交通标志检测
  335 级联分类器训练 23
  336 级联分类效果检测与分析 24
  337 分类器比较及组合应用 26
  第四章 视频序列中的标志牌检测 27
  41 检测范围预设定 27
  411 检测范围预设定的目的与意义 27
  412 帧差法介绍 27
  413 基于帧差法的检测范围预设定 27
  414 检测范围预设定效果与分析 30
  42 标志牌跟踪 30
  421 目标跟踪的目的与意义 30
  422 使用CamShift 法进行标志牌跟踪 31
  423 使用邻域颜色阈值提取法进行标志牌跟踪 33
  424 跟踪效果比较与分析 34
  第五章 算法总体性能评估与优化讨论 35
  51 性能评估 35
  511 准确率评估 35
  512 实时性评估 36
  52 优化讨论 36
  第六章 结论 38
  参考文献 39
  谢辞 41

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