[发明专利]一种实时搜索及识别交通标志的方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及车载电子领域，尤其涉及一种实时搜索及识别交通标志的方法及装置。

背景技术

交通标示识别是驾驶辅助系统中一个重要的内容，因为它可以为驾驶者提供重要的安全信息，例如警告交通标志可以提醒驾驶者附近可能的危险，限速交通标志则可以让驾驶者保持安全车速。系统会将把交通标志在屏幕上显示让驾驶者随时查看。

交通标志识别算法是一个有挑战性的问题，存在三大难题（1）车载摄像头的低分辨率传感器及低精度的光学系统导致低质量的图像,此外天气影响及光照变化进一步恶化图像质量(2)交通标志的旋转，残缺，被阻挡及尺寸不一(3)需要很强的处理能力以满足实时的应用。一些简单的算法，例如模板匹配，很难在低质量的图像上有效识别，更不用说存在旋转和残缺的情况。

基于这些困难，本发明针对实际环境下的应用，使用Hough变换搜索交通标志，使用提取梯度方向直方图(HOG)特征，主成分分析(PCA)投影，线性判别分析(LDA)投影及最近邻搜索的方法识别交通标志。本方法在低质量图像上及交通标志存在旋转和部分残缺情况下均能较好的识别率。由于使用的识别算法相当耗时，本发明采取了多线程并行的方式分别进行搜索和识别的处理，系统能够实时的进行搜索并在搜到到交通标志的3秒内完成识别。

发明内容

为了在实际环境下搜索和识别交通标志，本发明使用Hough变换搜索交通标志，使用提取HOG特征， PCA投影， LDA投影及最近邻搜索的方法识别交通标志。本方法在实际环境中从车载摄像头获取的低质量的图像中能较准确的搜索识别交通标志，本发明属于驾驶辅助系统。

为解决车载处理器运算能力不足以实时进行搜索及识别的问题，本发明设计了如下解决方案，一种实时搜索及识别交通标志的方法，包括以下步骤：

采集车辆周边视频信息；

发送车辆周边视频信息到处理单元；

搜索并识别车辆周边视频信息里的交通标志；

显示并语音提示驾驶员识别出的交通标志。

进一步地，搜索并识别车辆周边视频信息里的交通标志包括如下步骤：

对视频信息进行Canny边缘检测；

对边缘进行基于梯度的Hough圆检测并标记圆的位置；

根据圆的位置在原图像中提取图像并且尺寸归一化到32×32像素，得到标志物图像并将标志物图像在LCD显示器上显示；

提取标志物图像HOG特征；

对HOG特征进行PCA投影及重建，根据重建结果判断是否为交通标志，若不是交通标志结束本次处理；

对主成分进行LDA投影，计算投影向量与每一个交通标志类中心距离，用最近邻法识别交通标志。

进一步地，Canny边缘检测的步骤如下：

高斯模糊减少噪音；

计算梯度；

沿梯度方向进行非极大值抑制；

双阀值检测并连接边缘。

所述Canny边缘检测的步骤如下：使用3×3的模板对灰度图像进行卷积以实现高斯模糊；使用微分算子及对高斯模糊图进行卷积计算x方向及y方向偏导数，计算近似梯度大小并根据及得到梯度方向；沿梯度方向进行非极大值抑制，即当前点梯度必须比沿着梯度方向两则点的梯度值大；双阀值检测并连接边缘,即设定高低两个阀值从而得到相应的强边缘及弱边缘，遍历强边缘根据邻居及弱边缘对强边缘进行更新从而得到完整的边缘图像。

进一步地，根据边缘进行基于梯度的Hough圆检测的步骤如下:

申请一个二维累加器阵列并置0；

计算每个边缘点梯度方向；

根据梯度方向及假定的圆半径计算圆心；

根据圆心对累加器进行累加；

根据累加器的极大值得到圆心；

根据每一个边缘点到圆心的距离得到最佳半径。

所述基于梯度的Hough变换搜索圆形限速交通标志的步骤如下：申请一个二维累加器阵列并置0,其中表示圆心坐标；计算每个边缘点对应原图像的梯度方向的正弦及余弦值:,其中f是原图像灰度值；计算圆心:,,其中x,y是边缘点坐标,r是圆半径；对累加器进行累加为了检测到不同半径的圆，需要在间循环重复进行上述步骤；根据累加器的极大值得到圆心；根据每一个边缘点到圆心的距离得到最佳半径。

进一步地，提取梯度方向直方图特征的步骤如下:

伽马矫正；

计算梯度；

细胞单元(Cell)内构建梯度方向直方图；