基于SIFT算法的交通标志识别

基于PCA—SFIT算法的交通标志识别

基于PCA—SFIT算法的交通标志识别针对SIFT特征点检测算法在进行交通标志识别过程中存在SIFT描述子生成复杂，维数较高，算法效率较低的问题，本文将主成分分析算法PCA与SIFT 特征点检测算法结合起来进行交通标志的识别，利用PCA对高维数据进行线性变换获得数量较少的新数据，从而达到降维的效果，解决SIFT描述子维数较高的问题，大大减少特征匹配的时间。

实验结果表明，基于PCA-SIFT 的特征描述子能有效降低特征空间维数，提高识别匹配速度，完成交通标志的有效分类，且计算简单，速度快，识别率高，具有更高的准确性和匹配速度。

标签：SIFT；PCA；特征描述子；交通标志识别随着社会进步和经济的发展，我国的公路交通行业得到了持续、快速地发展。

高度发达的现代交通为人类的生活带来了便利，但同时交通安全、交通拥挤等问题也变得越来越严重。

为了解决这些问题，智能交通系统（ITS）这一研究领域应运而生[1]。

道路交通标志识别系统（TSR）作为智能交通系统的主要研究方向，已成为国内外学者研究的热点之一。

基于计算机视觉的交通标志识别是智能车辆的关键技术和难点之一，如何快速、准确地从自然场景图像中识别出交通标志，对于保证驾驶安全，避免交通事故具有重要意义[2]。

近年来，在计算机视觉领域，基于局部不变量描述符的方法在目标识别方面取得了显著的进展。

在2004年，哥伦比亚大学的David G.Lowe提出了一种新的提取点特征的算法——SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法[3]，这种基于尺度空间的算子，具有对图像的平移、旋转变换、尺度缩放、亮度变化良好的不变性，同时对视觉变化、仿射变换以及噪声也保持一定程度的稳定性，是目前比较流行的特征检测算子。

SIFT特征点检测算法己经被广泛应用于很多领域，但是由于图像数据量一般较大，并且SIFT描述子的生成本身较为复杂，维数较高，直接加以应用算法效率较低[4]。

基于SIFT的车标识别算法

基于SIFT的车标识别算法耿庆田;于繁华;王宇婷;赵宏伟;赵东【期刊名称】《吉林大学学报（理学版）》【年(卷),期】2018(056)003【摘要】针对车标识别过程中匹配阈值难、识别速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的特征匹配车标识别算法.利用SIFT算子对图像的视角、平移、放射、亮度、旋转等不变特性进行提取,并采用BP神经网络算法自主选取车标图像特征进行分类、匹配和识别.仿真实验结果表明,简单车标和复杂车标的识别率平均值均达90%以上,该算法识别速度较快、识别率较高,能满足实际应用的需要.%Aiming at the problems that the matching threshold was difficult and the recognition speed was slow in the process of vehicle-logo recognition ,we proposed a vehicle-logo recognition algorithm based on feature matching of scale invariant feature transformation (SIFT ) .The SIFT operator was used to extract the invariant features of the image ,such as viewing angle ,translation ,radiation , brightness and rotation , and the BP neural network algorithm was used to autonomously select vehicle-logo image features for classification ,matching and recognition .The results of simulation experiment show that the mean values of recognition rate for simple vehicle-logos and complex vehicle-logos are all more than 90% ,the algorithm has faster recognition speed and higher recognition rate ,w hich can meet the needs of practical application .【总页数】6页(P639-644)【作者】耿庆田;于繁华;王宇婷;赵宏伟;赵东【作者单位】长春师范大学计算机科学与技术学院 ,长春130032;吉林大学计算机科学与技术学院 ,长春130012;长春师范大学计算机科学与技术学院 ,长春130032;吉林大学计算机科学与技术学院 ,长春130012;吉林大学计算机科学与技术学院 ,长春130012;长春师范大学计算机科学与技术学院 ,长春130032【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.基于深度学习的车标识别算法的研究与实现 [J], 陈小娥;杨薇薇2.基于改进SIFT特征提取的车标识别 [J], 耿庆田;赵浩宇;王宇婷;赵宏伟3.基于HOG和ASIFT特征的车标二次识别 [J], 杨飚;周阳4.基于LBP-HSV模型及改进SIFT算法的行人再识别算法 [J], 晋丽榕;王海梅;徐丹萍5.基于SIFT稀疏表示的人脸识别算法 [J], 朱洋洋;贺兴时因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种基于SIFT特征提取的车牌定位方法

当背景色与车牌底色相近，且存在文字信息时，会造
成车牌区域的误提取；当车牌底色为黑色或白色时，
性能也会大大降低．
文献［６提出了对灰度图像基于纹理特征的定５］
应
用
科
技
第３９卷
位方法；文献【—］７８提出了基于车牌边缘或角点的车牌定位方法，但都以整个车牌的形状为切人点展开研究；
ｐａｅｉｅｓｍｐｅｔｍｐａｅｄｔｂｓ，ｔｈｓｔｅＳＦｅｔｒｓｆｅｌｅｓｌｔｇｅｉｅｔｅｔｅａｄｔｅｌｎｅｅｌｔｔａｌｎｈｅｌｔａａａｅｍａｃｅＩＴｆａｕｅｔｃｎｅｐａｅｉｈｏｈｉｍａｅｔｂｎｆｄｗｉｔｍ，ｎｎｅｉａｓｏｄｉｉｈｈｈｍｉｔｔｈ
ａｃｒｔｃｎｅｐａｅｌｃｔｎａｄｔｔｏｅｔｎｂｔｌｏｈｓｇｏｄｐａｉｔｅｉｇｒｇｔｅｓｄｆｌｍｅｔｔｔｓａｅｃａｇｄＳｃｕａｅｌｅｓｌｔａｉｌｃｒｃｉ，ｕｓａｏｄａｔｂｌｔｔｉｏｏｎｉｏａａｉｏｈｍａｅｂｈｎｓ，ｅｅｎ，ｌｃｌｈｎｅａＯｙｉｉｉ，ｎ
Ａｂｔａｔｎｏｄｒｏｏｅｃｍｅｔｅｒｗａｋｕｈａｉｅｎｓｆｒｍａｅｑａｔ，ｏｒｏｕｔｅｓｎｗｃｒｃａｉｏａｓｒｃ：Ｉｒｅｖｒｏａｂｃｓｓｃｓｇｄｍａｄｏｇｕｌｐｏｂｓｓｄｌａｕａｙｉｔｄｉｎｌｔｈｄｈｈｉｉｙｒｎａｏｃｎｒｔ

基于SIFT特征匹配的车牌识别方法

基于SIFT特征匹配的车牌识别方法李彦;张洪博;石莲英【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(052)012【摘要】针对智能交通系统中基于视觉的车牌识别中存在的依赖于光学字符识别以及在复杂环境下准确率低的问题，提出了基于SIFT特征匹配的车牌识别方法。

通过基于插值的超分辨率图像重建方法对车牌图像进行预处理，基于轮廓特征对车牌进行定位，通过SIFT特征匹配的方式，利用模板库中的车牌字符模板对车牌进行定位验证以及字符识别。

实验结果表明该方法能有效提高车牌识别的效率。

%In view of the numerous methods to recognize license plate in image, most use optical character recognition based method. And confounding factors such complex scene, occlusion and background clutter, make license plate recognition in the real scene be far away from matured. To this end, a SIFT matching based method for license plate recognition is proposed in this paper. The interpolation based super-resolution method is used as preprocessing for image reconstruction. And a license plate segmentation method is proposed by using shape feature. Finally, SIFT matching method is used for license plate recog-nition. Experimental results show that the proposed method locates and recognizes license plate in image accurately.【总页数】7页(P194-200)【作者】李彦;张洪博;石莲英【作者单位】闽南理工学院实践教学中心，福建石狮 362700;华侨大学计算机科学与技术学院，福建厦门 361021;闽南理工学院信息管理学院，福建石狮362700【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于SIFT特征匹配的地面背景下目标识别方法 [J], 杨永生;王民钢;侯美婵2.一种基于SIFT特征匹配的工件识别方法 [J], 王彦;傅卫平;朱虹;杨玮3.基于投影特征匹配法的车牌汉字识别方法 [J], 汪洪娥;王磊4.基于MB-LBP和SIFT特征匹配的图像复制粘贴检测 [J], 韩丽娜;梁建娟;刘洪;刘本永5.基于MB-LBP和SIFT特征匹配的图像复制粘贴检测 [J], 韩丽娜;梁建娟;刘洪;刘本永因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于计算机视觉的交通标志识别方法研究

基于计算机视觉的交通标志识别方法研究近年来，随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉技术已成为热门领域之一，应用范围也日益广泛。

其中，基于计算机视觉技术的交通标志识别，已经成为智能化交通管理的重要组成部分。

本文将分析交通标志识别的现状和问题，并提出一种基于深度学习的交通标志识别方法。

一、交通标志识别的现状和问题如今，各种交通标志已经在城市交通中得到广泛应用，能够引导行车、保障行车安全。

但是，交通标志的准确识别对于行车安全至关重要。

但传统的交通标志识别技术存在很多问题，比如速度慢，识别准确率低等。

首先，传统的交通标志识别技术，往往需要通过一些特征提取和模式匹配等手段进行标志识别。

这种方法虽然在某些情况下可以得到不错的识别结果，但是这种技术无法保证速度和准确率。

其次，由于交通标志在形式上相似度很高，难以区分和识别。

例如，直行和左转的箭头形状非常接近，只有细微的区别，容易被误判。

另外，交通标志还存在受到光照和天气等因素的影响，使得识别技术更加困难。

综上所述，传统的交通标志识别技术存在一些问题，需要用更加先进的技术改进。

基于深度学习的交通标志识别，则成为了解决这些问题的一条有效途径。

二、基于深度学习的交通标志识别方法深度学习技术的出现，不仅能够解决传统的交通标志识别技术中的问题，还能够提高识别准确度和实时性。

因此，本文提出一种基于深度学习的交通标志识别方法。

1. 数据预处理在进行交通标志识别之前，需要首先进行数据预处理。

这其中，包括对图像进行降噪、图像灰度化、图像增强等步骤。

其中，灰度化处理是将图像转为黑白图像，将图像灰度值的多样性减少，有利于提高识别的准确性和速度。

2. 特征提取在数据预处理完成后，需要进行特征提取。

利用卷积神经网络（CNN）提取图像的高层抽象特征，直接采用原始图像进行识别。

在进行交通标志识别时，网络的最后一层经过softmax分类器，可以将所有的类别得分转化为概率值，用以判断分类概率大小，进而确定图像的类别。

交通标志识别方法设计

交通标志识别方法设计交通标志识别方法设计一、前言在日常生活中，交通标志是我们不可避免的接触到的事物。

无论是驾车出行还是步行上学，我们都需要遵守道路交通规则，而这些规则往往通过交通标志来传达。

因此，对于交通标志的识别和理解显得尤为重要。

本文将介绍一种基于计算机视觉技术的交通标志识别方法设计。

二、相关技术介绍1. 计算机视觉技术计算机视觉技术是指利用计算机处理图像和视频数据的能力，实现对图像和视频进行分析、处理、理解以及应用等方面的研究。

计算机视觉技术主要包括图像处理、模式识别、机器学习等方面。

2. 特征提取特征提取是指从原始数据中提取出具有代表性的特征，以便进行后续处理和分析。

在图像领域中，特征可以是像素值、边缘信息、纹理信息等。

3. 分类器分类器是指将输入数据分为不同类别的算法模型。

在图像领域中，常用的分类器包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。

三、方法设计1. 数据集的构建首先需要构建一个包含各种交通标志的数据集。

可以通过网络下载现有的交通标志图片，也可以自行拍摄。

在构建数据集时，需要注意不同光照条件、角度和尺度等因素对图像的影响。

2. 图像预处理在进行特征提取前，需要对图像进行预处理。

常用的预处理方法包括灰度化、归一化、平滑化等。

其中，灰度化是将彩色图像转换为灰度图像；归一化是将图像缩放到相同大小；平滑化是通过滤波器去除噪声。

3. 特征提取特征提取是识别交通标志的关键步骤。

常用的特征提取方法包括SIFT、HOG、LBP等。

其中，SIFT（尺度不变特征变换）是一种局部特征描述算法，可以有效地处理图像旋转、缩放和平移等变换；HOG（方向梯度直方图）是一种基于梯度信息的特征描述算法，可以有效地描述物体轮廓；LBP（局部二值模式）是一种局部纹理特征描述算法，可以有效地描述物体表面纹理。

4. 分类器的训练与测试在进行分类器训练前，需要将数据集分为训练集和测试集。

训练集用于训练分类器，测试集用于评估分类器的性能。

基于SIFT算法的目标识别技术的研究的开题报告

基于SIFT算法的目标识别技术的研究的开题报告一、选题背景随着计算机技术和图像处理技术的飞速发展，图像处理应用越来越广泛，目标物体的识别与定位是图像处理中的重要问题。

在诸多的目标识别技术中，基于SIFT算法的目标识别技术具有广泛的应用前景和研究价值。

二、选题意义基于SIFT算法的目标识别技术可以应用于许多领域，如智能监控、医学影像处理、自动驾驶等，具有重要的实际意义。

本研究旨在深入分析SIFT算法原理，提高目标识别效率和准确性，以及提出一种更加智能和高效的目标识别方案。

三、研究内容1. SIFT算法的原理和基本流程的分析研究2. 针对SIFT算法存在的问题，提出优化思路和方案3. 搭建实验平台，进行目标识别效果的实验验证4. 对比分析各种目标识别算法的优缺点，总结SIFT算法在目标识别中的应用优势和发展方向四、研究方法1. 文献综述法：对SIFT算法的相关文献进行系统性的梳理和分析，了解SIFT算法的理论基础、应用场景、存在问题和未来发展等方面的情况。

2. 理论分析法：对SIFT算法的主要流程和步骤进行分析，梳理出其核心优点和存在问题，并根据分析结果提出优化方案和思路。

3. 算法实现法：利用MATLAB等软件工具，实现SIFT算法，进行模拟实验和结果分析。

4. 评估分析法：对比分析SIFT算法与其他目标识别算法的优缺点，总结出SIFT算法在目标识别中的应用优势和发展趋势。

五、预期成果1. 提出针对SIFT算法的优化方案和思路2. 实现基于SIFT算法的目标识别，并进行实验验证3. 对比分析SIFT算法和其他目标识别算法的效果和优劣，总结出SIFT算法在目标识别中的应用优势和发展趋势4. 撰写相关学术论文，发表在相关领域的国际会议或重要期刊上。

六、研究难点1. SIFT算法的理论和实现难度较高，需要具有较强的数学基础和编程能力。

2. 针对SIFT算法存在的问题提出优化方案和思路，需要深入理解模式识别和图像处理领域的相关知识。

基于视觉注意模型和SIFT的交通标志识别方法

ｏｒｆｅａｔｕｒｅｓａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｂａｓｅｄＯｉｌｔｈｅｖｉｓｕａｌａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｏｄｅｌ。ａｎｄｔｈｅｃａｎｄｉｄａｔｅｒｅｇｉｏｎｓｏｆｔｒａｆｆｉｃｓｉｇｎｓｃｏｕｌｄｂｅ
交通标志识别方法．首先基于视觉注意模型提取颜色特征，找出交通标志可能的候选区域，然
后对候选区域进行ＳＩＦＴ特征提取，与标准交通标志图像库进行相似度计算，可实现快速准确的检测与识别．与传统方法相比，具有无需精确分割、计算量小、体现仿生学特性等优点．在采自国内外的两组交通标志图像库上进行交通标志识别测试，都得到了良好的效果．
ＪＩＡＸｉａｏ — ｙａｎ，ＸＵＨｅ — ｌｉ，ＧＵＯＨａｉ — ｒｕ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨｅｎａｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉａｏｚｕｏ４５４０００，Ｈｅｎａｎ，Ｃｈｉｎａ）
第３３卷第３期
２０１４年６月
河南理工大学学报（自然科学版）
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＨＥＮＡＮＰＯＬＹＴＥＣＨＮＩＣＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（ＮＡＴＵＲＡＬＳＣＩＥＮＣＥ）

一种基于SURF的交通标志识别算法

交通标志识别系统是驾驶辅助系统的一个重要组成部分，它可以通过显示器，监控设备或者语音自
匹配中的应用研究逐渐增多，ＳＵＲＦ（ｓｐｅｅｄｅｄｕｐ
ｒｏｂｕｓｔｆｅａｔｕｒｅｓ）算法是对ＳＩＦＴ算法的深度改进。ＳＩＴ算法由ＤＦ．Ｇ．Ｌｏｗｅ于１９９９年提出，该算法通
过在尺度空间寻找极值点以及提取位置尺度旋转不
动地提示驾驶员有关交通标志的信息，交通标志识别系统可以通过降低驾驶员注意力分散来增加驾驶员的安全，从而有效地减少交通事故的发生数量，因而吸引了许多国内外学者研究兴趣１ｊ。目前关于交通标志识别的研究侧重于交通标志的检测过程，对于交通标志特征提取的研究则主要集中在Ｇａｂｏｒ小波特征、Ｈａａｒ小波特征、类Ｈａａｒ特征、不变矩特征等传统方法的研究上Ｊ。在识别阶段，采用神经网络、支持向量机、Ａｄａｂｏｏｓｔ等机器学习方法设计分类器来进行识别Ｊ。这些方法虽然具有比较高的识别准确率，但是需要大量的样本以及很好的分类
搜索方法在经过粗分类的特征模板库中进行搜索匹配。实验结果显示该算法具有较好的识别精
度和速度。
关键词：交通标志识别；模板匹配；加速鲁棒特征
ＡｔｒａｉｃｆｓｉｇｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＳＵＲＦ

基于改进的SIFT算法交通标志牌的检测与识别

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｎａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒｄｅｔｅｃｔｉｎｇｃｉｒｃｕｌａｒｔｒａｆｉｃｓｉｇｎｓｆｒｏｍｉｍａｇｅｓｄｅｇｒａｄｅｄｂｙｍｏｔｉｏｎｂｌｕｒｒｅｃｏｒｄｅｄｉｎｎａｔｕｒａｌｓｃｅｎｅｓ．Ｆｉｒｓｔ，ｉｔｅｘｔｒａｃｔｓａｋｅｙｆｒａｍｅｒｏｆｍｔｈｅｖｉｄｅｏｉｍａｇｅｓｅｑｕｅｎｃｅ，ａｎｄｕｓｅｓｔｈｅｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｉｍａｇｅｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｔｈｅｎ，ｉｎＨＳＶｃｏｌｏｒｓｐａｃｅｔｅｓｔｉｎｇｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｉｓｍａｄｅｂａｓｅｄｏｎ
ＤＯＩ：１０．１６２５５／ｊ．ｃｎｋｉ．１ｄｘｂｚ．２０１７．０２．０１１
基于改进的ＳＩＦＴ算法交通标志牌的检测与识别
张琪，何宁，池悦，曹珊
１００１０１）（１．北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室，北京１００１０１；２．ｊＥ京联合大学信息学院，北京
ＴｒａｉｃｆＳｉｇｎＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎｔｈｅ

基于车辆特征和SIFT光流的前方汽车图像信号识别

，
，
１生成可靠光流场
１．１ＳＩＦＴ特征实际行车环境中前车图像序列是在摄像机有抖动、光照有变化、噪声较严重、目标尺度发生变化的情况下获得的。ＳＩＦＴ特征［２１是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性，而对物体运动、遮挡、噪声等因素也保持较好的可匹配性，从而可以实现差异较大的两幅图像之间特征的匹配。ＳＩＦＴ算法其基本思想是在尺度空间寻找极值点，提取关键点后对关键点附加详细的局部特征信息，生成
／／
／／＼／＼＼口、ｌ【．ｌＩ
／
图３基于图像边缘信息检测出的路面区域致密ＯｇＳＩＦＴ光流场。对生成的光流场同样采用一种可视化表达方法，如图１所示的中图和右图，用不同色度和饱和度表达不同的光流方向和大小。图５融合光流信息的行车前方车辆情况综合分析表示，红色“ ＋ ” 号为多帧图像检测到的ＦＯＥ位置。对于每帧图像都会生成候选区域，于是联合多帧中的信息对候选区域出现的可能性用灰度级别来表示，图中越黑的区域表示存在汽车目标的可能性越大，全黑表示在１０帧图像中该区域均出现。因为只有在Ｃ、Ｄ、Ｅ区域中可能存在车辆信息，针对感兴趣区域提取ＳＩＦＴ特征计算光流场，节省计算时间。如图５所示，通过多帧信息的融合，确定在Ｅ区域中有辆靠近主车的车辆，大小如图中所示黑色矩形框，它相对于主车的向后行驶，同时在这区域可能有两辆较远的车辆；ｃ区域可能有一辆车，距离主车较远；Ｄ区可能有一辆车，非常靠近ＦＯＥ区域，距离主车较远。之所以在ＳＩＦＴ光流场分析中未见到有些车辆候选区域的明显光流特征是因为这些区域中的车辆相对于主车基本静止，作为局部的前景未见明显变化。

交通标志识别的基本原理

交通标志识别的基本原理交通标志识别是计算机视觉领域的一个重要应用，涉及到图像处理、模式识别、人工智能等多个学科。

其基本原理主要基于图像处理和机器学习技术。

首先，交通标志识别系统通常包括图像采集、预处理、特征提取和分类识别等几个步骤。

图像采集是利用摄像头等设备获取道路交通场景的图像；预处理包括灰度化、降噪、滤波等操作，旨在改善图像质量，突出目标特征，减少无关信息干扰；特征提取则是从预处理后的图像中提取出交通标志的形状、颜色、纹理等特征；最后通过分类器对特征进行分类识别，得出交通标志的类型。

其中，特征提取是交通标志识别的关键环节。

由于交通标志的形状、颜色、纹理等特征在图像中通常是变化的，因此需要采用一些鲁棒性强的特征描述符来描述这些特征。

常见的特征描述符包括SIFT、SURF、ORB等。

这些描述符可以在不同的旋转角度、尺度变化和光照条件下稳定地描述图像中的局部特征。

此外，机器学习算法在交通标志识别中也起着至关重要的作用。

常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、神经网络（CNN）、决策树等。

这些算法可以从大量的训练数据中学习到交通标志的特征，并根据这些特征对新的图像进行分类。

其中，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）在交通标志识别中表现出色。

CNN可以自动提取图像中的特征，并且能够处理复杂的非线性模式，从而大大提高了交通标志识别的准确率。

最后，交通标志识别还需要考虑实际应用中的一些挑战，例如复杂的背景、光照变化、遮挡等。

为了提高在复杂情况下的识别性能，可以考虑使用多模态传感器数据（如摄像头和激光雷达）、融合不同算法的优势、设计更精细的特征描述符等方法。

同时，对于实际应用中的大规模数据集，还需要考虑算法的实时性和可扩展性。

总之，交通标志识别涉及多个学科领域和多种技术方法。

未来随着深度学习等技术的不断发展，相信交通标志识别的准确率和实时性会得到进一步提高，为智能交通系统的应用和发展提供有力支持。

基于计算机视觉的交通标志识别技术研究

基于计算机视觉的交通标志识别技术研究I. 前言随着人工智能技术的飞速发展和计算机性能的不断提高，计算机视觉技术也逐渐从理论走向了实用性，开始应用于各个行业。

交通标志识别技术就是其中之一。

本文旨在介绍交通标志识别技术的原理和应用，以及其在实际场景中所面临的挑战和解决方案。

II. 交通标志识别技术的原理交通标志识别技术，顾名思义，就是通过计算机视觉技术对交通标志进行自动识别和分类。

其基本原理可以概括为以下几个步骤：1. 图像采集交通标志识别技术首先需要获取现实场景中的图像。

这个过程可以采用摄像头、激光雷达等设备进行实时采集，或者使用已有的图像数据库进行离线识别。

2. 图像预处理采集到的图像中可能存在多余的背景和噪声等干扰项，需要进行预处理。

这个步骤可以使用图像增强、滤波、二值化等技术来提高图像的质量，使其更加适合进行后续处理。

3. 特征提取交通标志具有不同的形状、颜色、文字等特征，需要通过特征提取来区分它们。

这个过程可以使用传统的图像处理算法，如SIFT、SURF等，也可以使用深度学习算法，如CNN等。

4. 特征匹配经过特征提取后，可以将提取出的特征与预设的标志模板进行匹配。

如果输入图像中的特征与标志模板中的特征高度吻合，则可以判定该标志在图像中出现了。

5. 标志分类标志识别结果需要与已有的标志分类进行匹配，以确定其具体的含义。

这一步可以使用传统的模板匹配或SVM等机器学习算法，也可以使用深度学习算法，如卷积神经网络等。

III. 交通标志识别技术的应用交通标志识别技术可以应用于多个场景，如：1. 自动驾驶随着无人驾驶技术的发展，交通标志识别技术在自动驾驶领域的应用越来越广泛。

自动驾驶车辆需要能够识别路口的标志，如限速标志、停车标志等，以便根据标志的含义及对面车辆速度等因素来调整车速和行驶方向。

2. 城市交通管理城市交通管理部门可以使用交通标志识别技术自动监管道路上车辆的速度，红绿灯的等待时间等方面。

SIFT算法在指示类交通标志识别中的应用

收稿日期：２０２００４１９基金项目：２０１８年度安徽省高等学校省级质量工程项目（２０１８ｊｙｘｍ０４４９，２０１８１０３８１０１７）；２０１８年度淮南师范学院校级科研项目（２０１８ｘｊ３５）；２０２０年度淮南师范学院校级质量工程项目（２０２０ｈｓｊｙｘｍ１７，２０２０ｈｓｙｘｋｔ１１）作者简介：蔡俊（１９９０－），女，安徽芜湖人，淮南师范学院电子工程学院助教，硕士，研究方向：计算机图形图像处理，Ｅｍａｉｌ：７９８８５７４１４＠ｑｑ．ｃｏｍ第３８卷　第４期Ｖｏｌ．３８　Ｎｏ．４２０２０年１２月太原学院学报（自然科学版）Ｄｅｃ．２０２０ＳＩＦＴ算法在指示类交通标志识别中的应用蔡　俊１，赵　超２，沈晓波１，王　楷１（１．淮南师范学院电子工程学院，安徽淮南２３２０３８；２．中国移动通信集团安徽有限公司网管中心，安徽合肥２３００００）摘　要：道路交通标志的自动识别技术在车辆自动驾驶领域至关重要，但是自然场景下，光线强弱、障碍物遮挡以及拍摄视角等干扰因素往往会给标识牌的正确识别带来挑战。

针对指示类交通标志，介绍了一种能准确识别标识牌的方法，通过ＨＳＶ颜色特征定位标识牌具体位置后，利用ＳＩＦＴ算法进行特征相似度匹配，实现标识牌的快速分类。

实验结果表明，ＳＩＦＴ算法特有的尺度不变特征可以有效提升路标的识别准确率和鲁棒性，在一定程度上为智能驾驶领域道路标识牌识别技术的发展提供理论依据。

关键词：交通标志检测；ＳＩＦＴ算法；特征匹配中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标识码：Ａ文章编号：２０９６１９１Ｘ（２０２０）０４００４５０６犇犗犐：１０．１４１５２／ｊ．ｃｎｋｉ．２０９６１９１Ｘ．２０２０．０４．００９０　引言道路交通标志可以有效指引车辆规范驾驶，从复杂场景中自动检测并准确识别路标在智能驾驶领域具有重要意义。

依据道路交通标志设置规范，交通标识牌具有特定的颜色和形状，便于识别。

但是，现实道路环境往往较为复杂，标识牌图像拍摄角度、距离远近、障碍物遮挡、光照强度以及雨雪云雾等气候条件将导致标识牌的颜色和形状发生变化，为标识牌的正确识别带来挑战。

基于SIFT算法的交通标志识别_李新

到此为止，对于特征点的提取工作已经完成，
每个特征点都具有了三个描述信息，也就是特征点
的位置、方向、大小。那么同时也就可以通过这些描述信息确定含有它们的SIFT特征区域。
2 系统设计（如图2所示）
（a）
（b）
图4 交通标志匹配图
为了便于驾驶者识别，我们最后的视图输出
窗口完善成如图5所示，在窗口右侧放入事先自制
(x,y)处梯度的主方向，每个特征点各自所在的尺志子数据库图像特征子空间进行多层次筛选匹配，
度为L。
得到如下结果，图4(a)、(b)分别为上图中两个交通
在实际计算过程中，特征点方向的确定是通标志的特征匹配图。
过方向直方图来解决的。即对特征点邻域内相邻
各像素点方向进行统计，指向方向最多的方向就
是该特征点的主方向。
基于SIFT算法的交通标志识别
Trafﬁc sign recognition based on SIFT 李新1，禹翼2 LI Xin1, YU Yi2
（1.桂林理工大学信息科学与工程学院，桂林 541004；2.桂林理工大学机械与控制工程学院，桂林 541004）
摘要：为了适应日益恶化的交通环境，本文提出了一种基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)
以其中总资源管理模块为例，总资源管理模块包括钢卷（板）管理模块、包装材料管理模块和包装资源管理模块，用户能够实现查询、浏览、修改等功能，简化了技术人员查询翻阅大量图纸文件的繁琐工作，同时能够存储新开发的知识。如图4所示，包装材料管理模块中，用户能够查看包装过程中所用到的各种包装材料的信息，并能够对已有的包装材料的信息进行修改和删除。对于包装工艺中可能用到的新开发的包装材料，用户也可以将其信息添加到包装材料模块之中，方便日后查询和处理。

交通标志检测方法

交通标志检测方法
交通标志检测方法通常可以分为以下几个步骤：
1. 图像预处理：对图像进行预处理操作，包括图像去噪、灰度化、二值化等操作，以便后续的标志检测。

2. 特征提取：使用特定的图像特征提取算法，如SIFT、HOG 等，从预处理后的图像中提取出与交通标志相关的特征。

3. 候选区域生成：根据提取的特征，生成可能包含交通标志的候选区域。

常用的方法有滑动窗口法、图像分割法等。

4. 候选区域分类：对每个候选区域进行分类，判断其是否为交通标志。

常用的分类方法有机器学习方法（如支持向量机、随机森林等）和深度学习方法（如卷积神经网络）。

5. 标志识别与分类：如果候选区域经过分类判定为交通标志，进一步对其进行识别和分类，确定其具体的交通标志类型。

6. 后处理：对检测到的交通标志进行后处理，如去重、校正、连续性判定等操作，以提高检测结果的准确性和鲁棒性。

需要注意的是，交通标志检测方法在实际应用中可能会因多种因素（如光照条件、图像质量、尺度变化等）而产生不同的适用性和效果。

因此，在具体应用中，可能需要根据实际情况对以上步骤进行调整和优化。