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，用以進一步明確目標所在，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，主要是對交通標志所在區(qū)域進行定位及必要的預(yù)處理；第二階段是交通標志的識別階段，是對粗分辨出的交通標志進行特征提取與分類。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，是當前交通標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志檢測識別當交通標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志形狀信息進行檢測識別的方法?；谛螤钚畔⒌慕煌酥緳z測識別常用方法有基于形狀檢測、基于角點檢測、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志識別及分類通標志識別指對目標候選區(qū)域的內(nèi)部特征進行具體確定，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)域信息并進行相關(guān)分析，特征提取的效果對目標識別有著至關(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。因此，相當多的企業(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到 23 萬輛，2035 年將達到1 180萬輛，屆時無人駕駛汽車保有量將達到 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 [1] 宋文杰，付夢印，[J]
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