速标志的检测限速标志的检测包括分区处理滤波和颜色分割几个过程。种基于统计特征的实时限速标志识别算法论文原稿为交通标志的外接矩形，分别为代表交通标志外部和内部形状的两个椭圆。按照上图所示，交通标志红色像素占外接矩形面积的比例与分别为椭圆与的面积，为椭圆外接矩形的面积。关键词实时统计特征限速标志中图分类号文献标识码文章编号介绍从视频图像中识别限速标志，尤种基于统计特征的实时限速标志识别算法论文原稿知识排除非限速标志仅仅依靠颜色分割只能找到红色的区域，而不能准确定位那些区域为限速标志区域。所以我们需要在颜色检测的基础上进行进步处理。首先我们对进行连通区域标记，然后根据限速标志的形状特征的特点，对非限速标志进行排除。排除时需要利用限速标志的统计特征。所志识别算法，可以识别视频中的限速标志。首先按照分区优先搜索策略确定需要处理的图像区域。其次，利用向量滤波器对图像进行滤波处理，并利用颜色空间进行颜色分割。再次利用先验知识排除非限速标志，从而最终确定感兴趣区域。最后在最终确定的感兴趣区域中提取数字，并利用示意图如图图中的分别为图像的宽度与高度。通常情况下，交通标志出现在图像的级搜索区域中，如果在此区域内搜索失败，则扩大搜索范围，在级搜索区域内进行搜索，如果搜索失败，则在级搜索区域，即全图搜索。图便是从视频中提取的单帧原始图像的搜索区域以及分割后的子图本文允许的最大形变量，若，则认为不是交通标志，否则进行下步判断。交通标志中的红色像素的数量占其外接矩形面积的比例是定的，若比例超过阈值的连通区域可以认为不是交通标志。根据上节计算得到的，我们可以将赋值为，即若连通区域内的白色像素个数与外接矩形面的比值算法的识别率降低。但是随着车辆行驶，限速标志的可视面积不断增大，本算法仍然可以达到理想的效果。参考文献汪哲慎复杂场景下交通标志检测技术研究厦门厦门大学，马碧燕，郑胜林，赵全友纵横投影的段码字型手写数字识别广东工业大学学报，秦鹏驾驶行为评测系统中限速标志识别方法的研究大连大角镜头和个长焦镜头，由长焦镜头对广角镜头中的感兴趣区域进行放大，接着利用空间进行颜色分割，并利用变换确定标志形状，最后利用模板匹配识别限速标志。该系统的每帧识别速度约为，限速标志的检测成功率为，识别率为。等人通过神经网络进行颜色分割，接法加以改进，并用该算法对数字进行识别。该算法的基本思想是根据数字的外形特征将数字在段码字的各框上进行投影，将其规范化为标准数字再进行识别。该方法首先将数字骨架投影到字型的个字框上，然后按照定规则将投影规范化，最后根据判别策略进行判别和匹配。由于数字不规范等情况造成的变形会令标志中，只有限速标志内部图案的高度相似，而其他交通标志的内部连通区域的高度相差很大。所以我们首先提取中黑色像素面积最大的连通区域作为交通标志内部区域，在内部区域中将原始图中对应的部分进行灰度化，并进行灰度变换以增强对比度，然后进行值化处理去噪种基于统计特征的实时限速标志识别算法论文原稿海事大学，。与这两个数值将在数字识别与非限速交通标志排除的过程中使用。排除非限速标志首先对进行连通区域标记，然后按照如下规则进行排除如果连通区域的像素面积小于，则认为不是交通标志，否则进行下步判断。种基于统计特征的实时限速标志识别算法论文原稿用硬件加速，则可以进步提高处理速度。结语本算法可以在视频图像中识别限速标志，由于没有采用过于复杂的算法，所以除了第帧识别速度较慢之外，后续帧的识别速度较为理想。然而在视频图像过于模糊或噪声干扰强烈的情况下，感兴趣区域以及交通标志内部连通区域的提取将会受到影响，导致本，即若连通区域内的白色像素个数与外接矩形面的比值大于，则认为不是交通标志，否则进行下步判断。与这两个数值将在数字识别与非限速交通标志排除的过程中使用。排除非限速标志首先对进行连通区域标记，然后按照如下规则进行排除如果连通区域的像素面积小于，着对形状进行轮廓分析，最后对交通标志的特征图利用训练好的统计分类器进行识别。该系统的识别速度则低于，整体检测成功率约为。本文利用对算法进行仿真，尽管第帧识别速度较慢，约为，但是后续帧的识别速度大大提高，可以达到。限速标志检测成功率约为，数字识别率约为。如果同个数字存在不同的投影，些数字如并不只有唯的字框投影。而原算法针对每个数字只有个对应的模板，本文对该算法进行改进，对于可能发生变形的数字设置了多套模板进行匹配。实验结果图是从不同视频中提取的帧图像。图像中的右下角为检测出的限速标志的内部区域图。等人中的识别系统包括个提取连通区域。数字识别数字图像预处理由于数字部分可能由于拍摄角度的不同，可能使数字产生倾斜。本文采用最小乘法对图像进行倾斜校正。并利用统计直方图对数字图像进行字符分割。之后将分割后的数字进行归化为行列，并提取其骨架。数字识别接下来，本文对纵横投影的段码字型手写数字识别的方认为不是交通标志，否则进行下步判断。如果白色像素数目与连通区域外接矩形的面积之比超过，则认为不是交通标志。的取值为前面得到的，但由于考虑到噪声影响，我们将设为。尽管除了限速标志之外，还有很多交通标志中间没有红色像素，但是其内部的图案与限速标志差异很大，在禁种基于统计特征的实时限速标志识别算法论文原稿中的红色矩形区域内，我们的后续工作都是在此区域中进行。本文允许的最大形变量，若，则认为不是交通标志，否则进行下步判断。交通标志中的红色像素的数量占其外接矩形面积的比例是定的，若比例超过阈值的连通区域可以认为不是交通标志。根据上节计算得到的，我们可以将赋值。分区处理策略交通标志般都处于道路右侧上方，根据这情况，我们并不直接对图像的所有像素点进行处理，而是有选择性的针对区域进行搜索。由汪哲慎的分区优先搜索策略的启发，本文对其搜索策略进行改进，对图像的像素进行有选择性的处理。分区示意图如图图中的分别为图像的宽度与高度。是实时的限速标志识别，对于道路安全具有重要意义。本文提出了种基于统计特征的实时限速标志识别算法，可以识别视频中的限速标志。首先按照分区优先搜索策略确定需要处理的图像区域。其次，利用向量滤波器对图像进行滤波处理，并利用颜色空间进行颜色分割。再次利用先验知识排除非下面先进行限速标志分析。限速标志形状分析本文允许的交通标志的最大形变程度为交通标志与的比值其中分别为是外接矩形的宽度和高度。下面我们对极限情况下的变形交通标志进行分析，未变形的交通标志可以看作是变形交通标志的特例。不失般性，我们用图来进行分析图中的红色矩形框横投影的段码字型手写数字识别方法对提取的数字进行识别。限速标志识别算法限速标志的检测限速标志的检测包括分区处理滤波和颜色分割几个过程。种基于统计特征的实时限速标志识别算法论文原稿。再利用形态学开操作对图像进行去噪处理，得到值图。结果如图根据先验示意图，交通标志处于级搜索区域中，即图中的红色矩形区域内，我们的后续工作都是在此区域中进行。关键词实时统计特征限速标志中图分类号文献标识码文章编号介绍从视频图像中识别限速标志，尤其是实时的限速标志识别，对于道路安全具有重要意义。本文提出了种基于统计特征的实时限速值大于，则认为不是交通标志，否则进行下步判断。分区处理策略交通标志般都处于道路右侧上方，根据这情况，我们并不直接对图像的所有像素点进行处理，而是有选择性的针对区域进行搜索。由汪哲慎的分区优先搜索策略的启发，本文对其搜索策略进行改进，对图像的像素进行有选择性的处理。分