[发明专利]基于车载平台的交通标识识别系统

权利要求书

1.基于车载平台的交通标识识别系统，包括采集模块、识别模块、输出模块和数据处理模块，其特征在于：

所述采集模块用于拍摄道路沿线视频及图像，从而采集交通标识；

所述识别模块用于对采集模块采集的视频和信息进行识别，鉴别出对应交通标识；

所述输出模块用于将识别出的交通标识输出到车载平台，从而便于智能车及驾驶者采取相应驾驶措施；

所述数据处理模块用于构建和存储现有交通标识样本，建立样本特征集合，通过机器学习获得交通标志的分类模型，便于识别模块根据现有样本进行交通标识识别。

2.根据权利要求1所述的基于车载平台的交通标识识别系统，其特征在于：所述采集模块为具有高清摄像头的高动态相机，且采集模块安装在车辆后视镜位置处，所述采集模块输出为640×480像素视频序列或图片。

3.根据权利要求1所述的基于车载平台的交通标识识别系统，其特征在于：所述识别模块包括图像特征提取、交通标识类别识别和交通标识内容识别。

4.根据权利要求3所述的基于车载平台的交通标识识别系统，其特征在于：所述图像特征提取过程为：将视频序列分解成单帧图像，根据中值滤波算法，对各所述样本图像进行滤波去噪处理，得到滤波后的样本图像，根据椭圆拟合算法和多边形逼近算法，提取样本图像的形状轮廓，并获取形状轮廓的轮廓区域颜色，提取交通标识特征，并去除相关性强的冗余特征。

5.根据权利要求3所述的基于车载平台的交通标识识别系统，其特征在于：所述交通标识类别识别过程为：将图像特征提取得到的信息通过多层决策树对图像进行识别，将特征向量与分类模型进行相似度匹配，判决得出检测结果。

6.根据权利要求5所述的基于车载平台的交通标识识别系统，其特征在于：所述检测结果包括红色禁令标识、黄色警告标识和蓝色指示标识，其中，所述红色禁令标识包括圆形标识和三角标识，所述黄色警告标识为三角标识，所述蓝色指示标识包括圆形标识和矩形标识。

7.根据权利要求3所述的基于车载平台的交通标识识别系统，其特征在于：所述交通标识内容识别为交通标识细分类别识别，通过将交通标识识别区域转换为六角椎体模型格式，根据像素点的色调参数，统计识别区域内各颜色像素点的数量和分布，结合各类交通标识中具体标识的预设像素数量和分布，确定该标识的具体内容。

8.根据权利要求1所述的基于车载平台的交通标识识别系统，其特征在于：所述数据处理模块包括神经网络学习模块和存储模块，所述神经网络学习模块用于提取和学习现有交通标识的特征并将每次识别模块识别结果进行训练学习，丰富交通标识分类模型；所述存储模块用于对交通标识信息进行存储，方便识别模块调阅识别。

9.根据权利要求8所述的基于车载平台的交通标识识别系统，其特征在于：所述神经网络学习模块输入的是交通标识的特征，输出的是交通标识的分类结果信息，其具体包括：

训练样本图库建立模块，用于获取交通标识牌样本图像和非交通标识牌样本图像，建立训练样本图库；

特征选择模块，用于使用Haar小波特征、MB-LBP特征和SURF特征对所述训练样本图库中的图像进行特征选择；

综合训练模块，用于将选择到的特征输入到三层感知器神经网络进行交通标识的综合训练，获得交通标识分类模型。