1、方向和两个对角线方向的图像边缘。分别将图像数据和每个得到的卷积结果都保存起来，对应于任意点都记录这个点上的最大值和这个点产生的边缘信息。通过该方法可以从最初的图像数据中有效地产生图像中任意个点的亮度梯度图和这个点的亮度梯度方向。在图像中跟踪边缘。在图像数据中，亮度梯度相对比较高的点更有可能是图像边缘，然而苦于没有个明确的数值用来规定大于多少的亮度梯度就是图像边缘，所以就采用了滞后阈值的方法来跟踪图像中的边缘。滞后阈值的方法需要高阈值和低阈值两个阈值来进行处理操作。针对张图像如果图像中包含的所有重要的图像边缘都是由连续的曲线组成的，那么就可以通过跟踪的方法来跟踪特定曲线中相对模糊的部分，该方法还可以有效地降低将噪声像素当成边缘的可能性。通过从个比较大的阈值开始，记录每个具有可信度的真实图像边。
2、学位论文间隔间隔图最优超平面分类示意图特征是种用于在计算机视觉和图像处理中进行物体检测的特征描述子，等人首先在年的上提出了，主要是用于在静态图像或者视频中进行行人检测。随着交通标志识别研究的深入，研究人员开始把特征使用到针对交通标志的识别中，。特征是基于图像创建图像的方向梯度直方图，通过将直方图向量作为的输入向量可以把特征和结合起来进行交通标志的识别。等人也把颜色信息加入到特征向量中，从而使特征更加具有鲁棒性。也有许多研究人员把特征引入到交通标志识别中，针对些特定类型的交通标志识别取得了不错的效果。人工神经网络人工神经网络主要通过模拟生物的神经网络结构与功能的方法，从而建立种计算模型。人工神经网络主要通过将许许多多的人工神经元联结在起，从而实现计算模型。在大多数的情况中，人工神经网络可以基。
3、件变化会对道路交通标志检测造成干扰的问题，提出基于多次阈值化的自适应阈值方法来检测交通标志候选区域。首先，根据交通标志自带的颜色信息对输入图像进行红蓝标准化预处理，再进行定阈值范围的多次阈值化。然后对阈值化图像进行轮廓检测，并加入几何条件约束筛选和不变矩的匹配确定轮廓形状。最后通过条件限定的方法合并多次阈值化后的结果，得到稳定可靠的交通标志感兴趣区域。针对中国道路交通标志样本库缺乏的问题，基于标准的中国道路交通标志通过仿射变换模糊添加随机背景等方法人工合成系列样本素材，最终创建了中国道路交通标志样本库。主要思想是通过人工合成的方法不仅节省了建立交通标志样本库时需要花费的大量人力物力，而且很好地解决了因为交通标志图像大小视角和角度旋转变化等情况所造成的干扰。针对上百种道路交通标志识别的问题，。
4、州电子科技大学硕士学位论文基于机器学习的交通标志识别研究生赵国峰指导教师徐向华教授年月万方数据，万方数据杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。论文作者签名日期年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有。
5、白色”。如果显示帧的对应阈值的组阈值图像，将会先看到副白色的图像，随后对应于局部强度最小值的“黑色”斑点会出现，然后越来越大。这些“黑”点最终会合并，直到整个图像为黑色。该组序列中的所有连接组件是所有的极值区域。从而，的概念被链接到图像的组件树。组件树为实现检测算法提供了种简单的方法。基于检测算法的交通标志检测效果如图所示。图原始图像左红蓝化灰度图中检测效果图右等人所采用的检测算法虽然较好地解决了不同光照条件造成的影响，但是在实时性和检测率上仍有提升的空间。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文基于形状信息的检测算法基于形状信息的检测算法，大部分都基于灰度图的形状检测并且忽略交通标志的颜色信息。通过对灰度图的边缘进行检测可以有效地降低计算量，同时可以剔除大部分不相关的数据信息，从而保留下图像。
6、外部数据的变化来变更内部的数据结构，是具有高度自适应性的系统。现阶段的人工神经网络主要是用于针对非线性统计性问题的数据建模。在人工神经网络中，任意个神经元都表示个激励函数。任意两个神经元之间的连接都表示了想要通过这个连接信号的权重，般可以把这个权重认为是该人工神经网络的记忆。人工神经网络的输出数据会因为人工神经网络中各种连接方式参数值以及输出函数的变化而变化。同时人工神经网络本身也只是尽可能实现对自然界中种特定算法的模拟。神经元示意图如图所示。其中，到是神经元输入数据的分量，相对应的到是神经元各个分量的权重值，是偏置。是个传递函数，般是个非线性的函数，则是神经元的最终输出结果。万方数据硕士学位论文题目基于机器学习的交通标志识别研究生赵国峰专业计算机技术指导教师徐向华教授完成日期年月万方数据。
7、，再结合之前存储下的边缘方向信息，就可以实现在图像数据中跟踪所有有可能的图像边缘信息。同时，还可以加入个相对较小的阈值，用这个阈值来追踪曲线中的模糊部分直到曲线回到最初的开始点。等人使用简化的本地相位量化，简称检测交通标志。和等人使用局部径向对称的方法来检测圆形八角形矩形和三角形的交通标志。这些基于形状的方法因为没有考虑颜色的信息，会产生更多的干扰，同时如果待检测的交通标志发生形变或旋转也会影响这类方法的适用性。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文基于颜色信息的检测算法，大都在检测阶段的后续步骤中加入了形状检测的方法。如等人使用快速径向对称变换用来检测圆形，使用算法用来检测三角形，矩形和八边形。等人通过线性分类器来进行形状检测。所以单纯的基于形状信息的检测算法，缺少了颜色信息这主要特点，存。
8、着不可避免的缺陷。本文检测阶段使用了颜色信息结合形状信息的检测算法，很好地利用了交通标志特有的两种特征信息。常见的交通标志识别方法识别阶段主要通过对检测阶段获取的候选区域进行些操作，从而确定该候选区域是否是交通标志，如果是又是哪种类型的交通标志。常见的交通标志识别方法有基于各种特征的支持向量机神经网络，些特征的模板匹配遗传算法和最近比较热门的深度学习等方法。现阶段主流的识别算法还是支持向量机识别和神经网络识别，本节主要介绍这两种识别算法。支持向量机支持向量机，是和等人于年首先提出的。在解决小样本分类问题非线性分类问题和高维模式识别问题时，具有很多独特的优点，同时也可以很好地推广和应用到很多其他的机器学习方法中。是基于统计学习理论当中的维理论以及结构风险最小原理建立的，通过数据定的训练样本在。
9、结第二章交通标志识别相关技术综述常见的交通标志检测算法基于颜色信息的检测算法基于形状信息的检测算法常见的交通标志识别方法支持向量机人工神经网络国内外交通标志样本库本章小结第三章基于多次阈值化的自适应阈值检测研究背景问题描述基于中国道路交通标志特征的图像预处理中国道路交通标志简介基于颜色特征的图像红蓝化交通标志检测过程多次阈值化万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文轮廓检测和几何约束不变矩的轮廓匹配多次阈值结果的合并实验结果自适应阈值检测算法的时间性能和检测率大稳定极值区域设为嵌套极值区域的序列，当且仅当在时存在最稳定的局部最小值，这时极值区域就是当前情况下的最大稳定极值区域是集合的势，为方法参数。的概念可以通过阈值化来简单地解释。所有的像素点低于给定阈值的为“黑色”，那些高于或等于阈值的为“。
10、相对重要的属性。现阶段比较流行的几种边缘检测算法主要有算子检测边缘算子检测高斯拉普拉斯算子检测和检测等。例如等人使用轮廓检测后，通过变换的方法来检测圆形三角形和矩形。算法是在年时研究得到的用于多级边缘检测的算法，其中更加重要的是还建立了边缘检测的计算理论，并很好地说明了该理论是如何进行工作的。算法的步骤如下降噪。大部分的图像边缘检测算法都需要在经过预处理的图像数据上才能进行下步操作，所以般首先都需要将原始图像数据和高斯平滑模板进行卷积操作，操作后获得的结果图像和最初的原始图像相比会产生些比较轻微的模糊。该处理操作可以将些单个的像素噪声造成的干扰进步的弱化，从而对最终的结果不造成影响。寻找图像中的亮度梯度。因为考虑到图像边缘有可能指向各个不同的方向，所以检测算法采用了个分别用来检测水平方向垂。
11、保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印缩印或其它复制手段保存论文。保密论文在解密后遵守此规定论文作者签名日期年月日指导教师签名日期年月日万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文摘要随着科技的发展和社会的进步，越来越多的研究人员投入到针对交通标志识别系统的研究工作中。然而自然场景下的道路交通状况非常复杂，想要研发出套安全有效的道路交通标志识别系统还需要更多研究人员的深入研究。在日趋发达的交通系统中，效果理想的交通标志识别系统可以为人们的日常行车安全提供非常大的帮助，由此可见针对道路交通标志识别系统的研究具有非常重要的实际意义。本文主要针对自然场景下的交通标志识别系统展开研究，着眼于识别系统的准确性和实时性。本文主要研究内容如下针对自然场景下光照。
12、型的复杂性与学习能力之间寻求个适合的中间状态，从而期望获得最好的推广能力。分类器是种般化的线性分类器。分类器会把输入的向量投映到个较高维度的空间中，并会在这个高维度的空间里创建个最大间隔超平面。在这个用于区分样本数据的间隔超平面的两边还创建了两个超平面，这两个超平面之间相互平行。同时，分隔超平面会把这两个相互平行的超平面之间的距离进行最大化。几个互相平行的超平面之间的距离越大，则说明该分类器的总误差包括结构风险带来的误差和经验风险带来的误差就越小。在实际操作中可以认为最优超平面就是个向量与特征向量相乘后得出的结果。假设训练样本集，可以被个超平面分开，如果存在个超平面能够将两类样本点没有错误地分开，那么这些样本集就是线性可分的。最优超平面示例图如图所示。万方数据杭州电子科技大学硕。
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