基于目标区域提取方法的交通信号识别

基于目标区域提取方法的交通信号识别

移动测绘系统作为地理参考数据的采集工具越来越受到关注，这些系统逐步应用到许多新的技术中，例如车辆位置感知装置、紧急响应策略以及自动驾驶汽车（例如Google汽车，充分利用了自身预设的2D/3D地形图）。移动测绘系统包括集成的同步惯性、位置以及安装在移动平台上的图像传感器阵列。基于GPS和惯性信息，移动测绘系统所得到的信息不用复杂的后处理就可以显示。在移动测绘系统的基础上建立了交通信号识别系统。详细介绍了提取目标区域的交通信号检测系统的思路及算法，结合HOG（方向梯度直方图）提高系统的识别能力，对某些关键的处理步骤做出了详细的分析。通过将图像分析技术和模型比对方法相结合，对汽车行驶过程中所遇到的交通指示标志进行辨别，并通过一系列试验对该方法进行分析与验证，结果表明了该方法在实际应用中的良好性能。

现有的大部分交通信号识别系统，主要对目标区域的滑窗检测。通过对局部区域特征的精度控制，所提出的识别方法可以更准确地识别经常出现的交通信号外观特征，尤其是在光线和视野发生改变时。在3种交通标志下对所提出的方法进行了测试，根据德国交通信号检测基准的试验方法进行试验，每次分别对强制性标志、禁止标志和危险交通信号进行检测。所提出的交通信号检测系统在各种复杂条件下（如光线变化、视角变化等）都表现出了良好的性能，在更具挑战性的意大利交通信号识别上依然保持了良好的性能。这也证明了该方法对真实车辆行驶地图数据自动分析的高精度、高稳定性。

进一步研究将主要集中在根据交通信号的颜色等信息以保证目标区域提取的正确性；提高更为复杂驾驶环境下交通信号辨识的准确性和稳定性；对储存车辆行驶地图数据中的可疑信息做进一步判断。

网站：http://dx.doi.org/ 10.1016/j.patcog. 2014.05.017i

作者：Samuele Salti et al

编译：王培德