[发明专利]一种交通标识牌跟踪识别方法及系统

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，提供一种交通标识牌跟踪识别方法及系统，所述方法包括下述步骤：选取用于对交通标识牌图像进行分割的彩色空间通道；构建结合多层注意力检测机理模型的层叠检测系统，对标识牌图像进行交通标识牌初步检测，获取交通标识牌的分类特征信息；对视频序列中跟踪到的交通标识牌进行纵向处理；构建神经网络分类器，并利用构建的神经网络分类器对交通标识牌的分类特征信息进行标识牌检测识别，实现对标识牌图像的识别，而且其识别的效率和准确度较高，满足智能交通系统的要求。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种交通标识牌跟踪识别方法及系统。

背景技术

随着经济社会的发展和城市化进程的加快，我国汽车数量显著增加，根据公安部门的统计数据，截止2013年底，我国机动车保有量就达到了2.5亿辆。汽车在给人们出行带来方便的同时，也给城市交通带来明显的压力，致使交通拥挤加剧、交通事故频发和空气污染加剧，特别是公路交通的安全以及运输效率问题变得日益突出，因此各个国家开始从修建更多的道路、扩展路网规模逐步转移到采用高新技术改造现有的道路交通系统和管理体系上。从二十世纪八十年代起，美国、日本以及西欧等发达国家为解决共同面临的交通问题，投入大量的人力和物力，开展了智能交通系统(Intelligent Transportation System，ITS)的研究。在智能交通系统研究中，基于图像处理技术的车载视觉系统是的一个重要的分支领域，特别是道路交通标志，由于其含有道路交通指示的关键信息，已成为智能交通研究的重要对象。

道路交通标志识别(Traffic Sign Recognition，简称TSR)是对场景中的道路交通标志进行检测和分类识别，以获得交通指示信息的过程，是ITS研究领域中尚未解决的难题之一，也是实景图形识别问题研究的热点，对其进行深入研究将具有重要的理论意义和应用价值。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可有效对视频序列中的交通标识牌进行识别且识别速度较快的交通标识牌跟踪识别方法。

本发明是这样实现的，一种交通标识牌跟踪识别方法，所述方法包括下述步骤：

选取用于对交通标识牌图像进行分割的彩色空间通道；

构建结合人类视觉注意力训练模型的层叠检测系统，对标识牌图像进行交通标识牌初步检测，获取交通标识牌的分类特征信息；

对视频序列中跟踪到的交通标识牌进行纵向处理；

构建神经网络分类器，并利用构建的神经网络分类器对所述交通标识牌的分类特征信息进行标识牌检测识别。

作为一种改进的方案，所述选取用于对交通标识牌图像进行分割的彩色空间通道的步骤具体包括下述步骤：

根据交通标识牌所具备的特征，拍摄不同天气和不同光照环境下的标识牌图像，并建立标识牌图像数据库；

采用若干个彩色空间对所述标识牌图像数据库中的标识牌图像进行训练，并在多维度空间内进行聚类分析，对彩色空间通道进行选择。

作为一种改进的方案，所述构建结合人类视觉注意力训练模型的层叠检测系统，对标识牌图像进行交通标识牌初步检测，获取交通标识牌的分类特征信息的步骤具体包括下述步骤：

对标识牌图像进行解析，获取标识牌图像的概念特征集合，所述概念特征集合包括形状特征、颜色特征、梯度特征以及位置特征；

对标识牌图像的概念特征集合进行有效特征的选择，获取交通标识牌的分类特征信息。

作为一种改进的方案，所述对视频序列中跟踪到的交通标识牌进行纵向处理的步骤具体包括下述步骤：

建立交通标识牌的训练图像集，基于PCA核函数建立图像投影空间；

建立MAP估计数学模型；