图像识别

孙洪萍

摘 要：由于人口不断增长，车辆不断增加，目前城市拥堵，交通事故频频发生，通行效率越来越低等交通问题成为了当前急需要解决的问题。在此社会背景下，对道路交通标志识别的研究成为当前最热门的研究对象之一。交通标志识别是研究智能车辆的关键技术也是其中的难点之一。基于对图像识别技术的学习和掌握，对交通标志的检测与识别进行了更深层次的研究，通过对摄取的图像进行一系列的处理，包括图像的转换，数学形态的膨胀，图像噪声的处理，阈值分割以及边缘检测等图像学研究方法，提取图像的特征值运用图像学技术检测和识别交通标志信息，完成智能交通系统（ITS）中最重要的部分——交通标志的识别。

关键词：交通标志；TSR；分割；提取；识别

中图分类号：TP391.4 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）11-0130-02

Abstract： Due to the continuous growth of population， the increasing number of vehicles， the current urban congestion， traffic accidents occur frequently， and the traffic efficiency is becoming lower and lower， so traffic problems have become the urgent need to solve. In this social context， the research on road traffic sign recognition has become one of the most popular research objects. Traffic sign recognition is the key technology of intelligent vehicle research and one of the difficulties. Based on the study and mastery of image recognition technology， the detection and recognition of traffic signs are studied at a deeper level. Through a series of processing of the captured images， including the transformation of images， the expansion of mathematical form， image noise processing， threshold segmentation and edge detection are used to extract the feature values of images， and traffic sign information is detected and recognized by image technology. The recognition of traffic signs is the most important part of intelligent transportation system （ITS）.

Keywords： traffic sign； TSR； segmentation； extraction； recognition

引言

我國道路交通问题虽然在不断地进步之中，但随着社会的不断进步，经济的快速发展，人们生活水平的不断提高，我国的道路交通安全问题也不断地出现着一系列新的问题，人们的生活也越来越受到更多的挑战。当然，如今高度发展的现代交通的确也是给人类生活带来了极大的便利，但不可否认的是，现代交通在快速发同时也给我们的生活带来了更多的困扰，而且，在当今这信息化的世纪里，处在快节奏生活的我们对生活的效率也是越来越高，面对这迎头而来的挑战，我们要对智能交通系统领域做更深一层次的研究和探索，也因此，基于以上各种因素，道路交通标志识别系统TSR（Traffic Signs Recognition）作为智能交通系统研究方向俨然已经成为当前交通研究领域内所研究的热点问题之一。

1 交通标志检测与识别的重要性

道路交通标志是用图形符号、颜色和文字向交通参与者传递特定信息，用于管理交通、保障安全的设施。交通标志中包含着大量的道路交通信息，它是道路使用说明书，其特点简单明了，使交通参与者能够快速准确地获得道路交通情报，从而达到安全交通，畅通交通，迅速交通，高效交通。当然它为驾驶员提供各种道路警示，指示等辅助信息，对减轻驾驶员的驾驶压力，降低道路的交通压力也是有很大帮助的。可以想到，如果我们完全依靠驾驶员对交通标志的观察而做出相应的驾驶反应，这无疑是给驾驶员增加了负担，加速了驾驶员的疲劳，更容易酿成交通事故，交通效率也会大大降低。因此，这更需要我们对智能道路交通标志识别系统做更进一步的研究。它的核心是：在机动车辆上安装摄取自然场景图像的高清摄像机，在车辆行驶过程中，摄像机能够摄取到自然场景图像，然后将图像传送至系统的图像处理模块进行图像理解，交通标志检测与识别，最后将识别结果返回给驾驶员，并指导驾驶员应该做出怎样合理的驾驶行为，以达到降低交通压力，增强交通安全等问题。因此，对交通标志识别的研究也是未来大势所需。

2 检测方法

根据交通标志自身具有的特点，可通过其特有的形状，颜色，符号等特性可将道路交通信息及时地传递给需要人群。交通标志识别主要包括两个阶段，分别为交通标志检测阶段和交通标志识别阶段。当然第一阶段应该是交通标志检测阶段，检测阶段主要的目标就是找到标志。目前，交通标志检测可基于颜色和形状来达到交通标志检测的目的。其基于颜色检测是基于交通标志的特有颜色或其边框的特有颜色来检测标志。可使用RGB分量之间的差别来进行路标的分割。基于颜色的分割能通过少量运算去除大片非感兴趣区域，对交通标志检测系统的实时性非常有帮助。目前多数的色彩分割是基于彩色进行的。

然而，研究表明，这种检测方法并不是完全可靠的，因为随着外界光线明暗的变化，所得到的颜色检测结果是十分不可取的，且还有自然场景下时空背景的变化性，不可控制性，驾驶时因颠簸导致的摄取到的图像模糊不清晰，交通标志遭到损坏，或被其他物体遮挡，标志长时间使用没有及时更换而褪色，摆放倾斜等问题。因此，不能完全依靠基于颜色检测交通标志检测方法。而我们知道交通标志的形状是不受光照因素影响的，因此也就有了我们想到的基于形状的交通标志检测。

以下贴出简单自然场景中基于顏色的交通标志检测结果图（图1）。

然而，交通标志在一定程度上受损害，以及可能有众多交通标志在一定程度上被咬合，会被卷积，因此也不是所有基于现状的检测都是有效检测。

以上两类交通标志检测各有优缺点（表1）。

目前，交通标志检测最好的方法是分三步：分割，特征提取，检测。几乎所有的检测分类均可被划分为这三个块，这使得通过系统来比较简单，而分割通常是基于颜色的，也可被用于基于形状的交通标志检测。当前研究的交通标志识别系统还存在着一系列未解决的问题，例如对于复杂背景图像当前的分割效果还不是那么理想，分割算法还需要进一步的改进，因此对于交通标志检测的研究还有很长的一段路要走。

3 结束语

道路交通标志是驾驶员能够根据其指示迅速做出合理的驾驶行为的重要交通安全设施，是解决人类交通生活问题提高交通生活效率的有利助手，而交通标志的检测与识别又是研究智能车辆的重要部分，它能够预先捕获交通标志并反馈给驾驶员，指导驾驶员做出合理的驾驶行为，而且，交通标志检测与识别系统的研究水平也反映了我国交通水平和科技水平。因此，掌握好交通标志的检测与识别技术也是现代科技生活所必需的。

参考文献：

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