[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

摘要

本发明涉及应用计算机视觉研究领域，尤其涉及一种利用交通标识颜色及形状特征进行检测与识别方法。本发明首先选取适当的颜色空间对原始图像做阈值分割，得到了含有红、蓝、黄颜色信息的交通标识目标图，随后对通过图像分割得到的目标图像进行一定的预处理。图像预处理的主要作用就是去除噪声干扰物及对图像做一定的细节处理以改善图像质量，接下来对经过预处理的图像进行形状识别。形状识别可以进一步区分目标物体与非目标物体，对后续的交通标识的识别起到一个辅助的作用，最后对分割得到的不同种类的交通标识进行识别，支持向量机能避免局部最优值及过度拟合等问题，同时对小样本分类有着良好性能。

主权项

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。