自主導(dǎo)航中對交通指示的快速識別開題報告(編輯修改稿)
2025-02-15 00:01 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 抽取的主要手段；形狀特征可作為輔助手段，用以進(jìn)一步明確目標(biāo)所在，從而分離出交通指示牌和外界干擾因素。4. 交通指示快速識別方法道路交通標(biāo)志識別（TSR）[4]系統(tǒng)主要有兩個基本技術(shù)階段：第一個階段為檢測階段，主要是對交通標(biāo)志所在區(qū)域進(jìn)行定位及必要的預(yù)處理；第二階段是交通標(biāo)志的識別階段，是對粗分辨出的交通標(biāo)志進(jìn)行特征提取與分類。常用的交通指示快速識別的方法如下：（1）基于顏色信息的交通標(biāo)志檢測識別由于顏色信息對于圖形幾何形變具有不變性，同時交通標(biāo)志的設(shè)計往往采用鮮明的顏色為基底，使其很容易同背景物體區(qū)分開，因此首先利用顏色特征對采集到的實際圖像進(jìn)行處理可以濾除大部分的無關(guān)區(qū)域。而基于顏色空間的閾值分割方法由于其簡單方便的特性，是當(dāng)前交通標(biāo)志檢測識別普遍采用的一類方法。（2）基于形狀信息的交通標(biāo)志檢測識別當(dāng)交通標(biāo)志顏色信息隨光照條件發(fā)生改變情況時，其形狀特征并不會發(fā)生變化，因此部分研究人員采用僅僅依靠交通標(biāo)志形狀信息進(jìn)行檢測識別的方法?；谛螤钚畔⒌慕煌?biāo)志檢測識別常用方法有基于形狀檢測、基于角點(diǎn)檢測、Hough 變換、回歸函數(shù)法、以及模板匹配等方法。（3）基于特征提取的交通標(biāo)志識別及分類通標(biāo)志識別指對目標(biāo)候選區(qū)域的內(nèi)部特征進(jìn)行具體確定，主要包括特征提取及分類器設(shè)計。特征提取是從圖像中獲取區(qū)域信息并進(jìn)行相關(guān)分析，特征提取的效果對目標(biāo)識別有著至關(guān)重要的作用。近年來，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展給汽車工業(yè)帶來了革命性變化的機(jī)會。與此同時，汽車智能化技術(shù)正逐步得到廣泛應(yīng)用，這項技術(shù)使汽車的操作更簡單，行駛安全性也更好，而其中最典型也是最熱門的未來應(yīng)用就是無人駕駛汽車。雖然目前無人駕駛汽車產(chǎn)業(yè)化仍存在各種問題，但無人駕駛汽車實質(zhì)上是建立在汽車主動安全技術(shù)、智能化技術(shù)逐步升級的基礎(chǔ)上的，只要市場對這些技術(shù)有持續(xù)的需求，就能推動汽車向完全無人化演進(jìn)。因此，相當(dāng)多的企業(yè)對于其前景表示樂觀。目前，已經(jīng)開發(fā)出來的無人駕駛汽車技術(shù)包括自適應(yīng)巡航控制和車道保持、智能剎車、路標(biāo)識別等。這些還屬于主動安全系統(tǒng)的范疇，推動無人駕駛汽車的發(fā)展還需要開發(fā)更先進(jìn)的傳感器技術(shù)。另外，車－車、車－基礎(chǔ)設(shè)施通信系統(tǒng)也將推動無人駕駛汽車的發(fā)展。美國 IEEE 預(yù)測，到 2040年全球上路的汽車總量中，75% 將會是無人駕駛汽車。市場研究公司 IHS 則預(yù)測，2025 年全球無人駕駛汽車銷量將達(dá)到 23 萬輛，2035 年將達(dá)到1 180萬輛，屆時無人駕駛汽車保有量將達(dá)到 5 400萬輛。其中，2035 年 4 級完全無人駕駛汽車每年銷量可達(dá)到 480 萬輛。IHS 預(yù)測，到 2035 年，北美在無人駕駛汽車市場上的份額將達(dá)到 29% ，中國為 24% ，西歐為 20% 。未來，人類交通系統(tǒng)或?qū)l(fā)生翻天覆地的變化。但無人駕駛技術(shù)現(xiàn)階段的發(fā)展重點(diǎn)還是輔助駕駛，以提高人工駕駛的安全性，要真正實現(xiàn)完全無人駕駛商業(yè)化運(yùn)行可能還需 20 年。所以自主導(dǎo)航在未來無人駕駛中會得到更廣泛的應(yīng)用。參考文獻(xiàn) [1] 宋文杰，付夢印，[J]
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