雾霾天气下交通信号灯定位与识别算法
雾霾天气下交通标志识别技术研究
雾霾天气下交通标志识别技术研究随着城市化进程的加快和工业化程度的提高，人们生活质量的提升也伴随着空气质量问题的严峻。
雾霾天气是一种常见的气象现象，不仅会对人们的健康和生活产生影响，也会对交通系统的正常运行造成一定的影响。
在雾霾天气下，能否准确识别交通标志对于城市交通系统的安全和高效运行至关重要。
雾霾天气下交通标志识别技术的研究备受关注。
一、雾霾天气对交通标志识别的挑战雾霾天气会导致能见度降低，使得人眼对环境中的物体和标识的识别难度增加。
而交通标志是交通管理的基本组成部分，对驾驶员和行人的交通安全起着至关重要的作用。
在雾霾天气下，交通标志的识别难度会显著增加，不仅可能给驾驶员带来安全隐患，也会对交通系统的正常运行产生影响。
雾霾天气还会导致光线散射和反射，使得交通标志的颜色和形状模糊不清，增加了交通标志识别的难度。
如何在雾霾天气下准确识别交通标志成为一个亟待解决的技术难题。
目前，针对雾霾天气下交通标志识别的技术主要包括计算机视觉、深度学习和图像处理等方面。
通过对雾霾天气下的图像进行处理和分析，识别出交通标志的颜色、形状和图案，实现对交通标志的准确识别。
深度学习技术是一种基于人工神经网络的技术，通过对大量数据的学习和训练，实现对交通标志的自动识别。
该技术具有较强的自动学习能力和泛化能力，能够在复杂的雾霾天气下准确识别交通标志。
图像处理技术是一种基于数字图像分析和处理的技术，通过对图像进行滤波、增强和分割，实现对交通标志的清晰化和边缘化处理，提高交通标志的识别效果。
在雾霾天气下交通标志识别技术的研究过程中，面临着一些挑战和难点。
雾霾天气下光线散射和反射会导致图像质量下降，交通标志的颜色和形状难以识别。
针对这一挑战，可以通过图像增强和去雾技术对图像进行处理，提高图像的清晰度和对比度，减轻光线散射和反射的影响，从而提高交通标志的识别效果。
雾霾天气下交通标志与周围环境的融合度较高，难以进行有效分割和提取。
针对这一挑战，可以通过目标检测和分割技术对图像进行处理，实现对交通标志的精确定位和提取。
基于YOLOv5的雾霾天气下交通标志识别模型
基于YOLOv5的雾霾天气下交通标志识别模型基于YOLOv5的雾霾天气下交通标志识别模型摘要：雾霾天气给交通标志的识别带来了挑战，本文提出了一种基于YOLOv5的交通标志识别模型。
通过优化YOLOv5网络结构和训练策略，我们能够在雾霾天气条件下实现准确的交通标志识别。
实验证明，该模型在雾霾天气下具有较高的识别准确率和鲁棒性。
1. 引言雾霾天气给交通标志的识别带来了巨大挑战。
传统的方法主要依赖于手工设计的特征和分类器来进行交通标志识别，但是在雾霾天气下，由于能见度的降低，影响了图像中交通标志的特征表达，使得传统方法的准确率下降。
因此，我们需要一种能够在低能见度条件下进行准确识别的交通标志识别模型。
2. 相关工作近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大成功。
YOLOv5作为一种经典的目标检测算法，在交通标志识别任务上具有良好的性能。
然而，在雾霾天气下，YOLOv5的识别准确率也会受到影响。
因此，我们需要对YOLOv5进行适应性改进，以提高其在雾霾天气下的识别性能。
3. 模型设计本文基于YOLOv5模型进行交通标志识别，主要包括以下几个关键步骤：3.1 预处理首先，我们使用雾霾天气下的交通标志数据集进行训练和测试。
为了提高网络的泛化能力，我们对图像进行数据增强操作，包括随机旋转、缩放和平移等。
同时，对输入图像进行标准化处理，以便于网络更好地进行学习。
3.2 网络结构为了改善YOLOv5在雾霾天气下的识别性能，我们对其网络结构进行了改进。
具体而言，我们增加了一些卷积层和池化层，以增加网络的感知能力和特征提取能力。
此外，我们还引入了注意力机制，用于提高网络对交通标志中重要部分的关注度，从而进一步提高识别精度。
3.3 训练策略为了增加模型在雾霾天气下的鲁棒性，我们采用了一些特殊的训练策略。
首先，我们使用雾霾天气下的数据进行有针对性的训练，以使网络能够更好地适应雾霾天气下的特点。
其次，我们采用了多尺度训练策略，以改善网络对不同尺度交通标志的识别能力。
雾霾天气下交通标志识别技术研究
雾霾天气下交通标志识别技术研究雾霾天气对交通标志的识别造成了很大的困扰，不仅对司机的行车安全造成威胁，也对交通管理和公共安全带来了一定的隐患。
研究雾霾天气下交通标志识别技术具有重要的现实意义。
雾霾天气下交通标志识别的难点在于视野受限。
雾霾天气的特点是雾气浓厚，能见度低，交通标志往往模糊不清，甚至完全看不清楚，这给交通标志的辨识带来了困难。
传统的交通标志识别技术主要是基于计算机视觉的方法，包括图像处理、特征提取和分类识别等步骤。
由于雾霾天气的特殊性，传统的图像处理算法难以处理模糊的图像，特征提取和分类识别算法的准确率也会受到影响。
为了解决以上问题，研究者们提出了一些解决方案。
可以采用红外相机或者激光雷达等传感器，通过测量物体的红外或者激光反射来实现交通标志的识别。
这种方法可以减少雾霾天气对图像质量的影响，但是成本较高，而且对设备的要求也比较高。
另一种方法是利用深度学习算法来进行交通标志的识别。
深度学习算法的优势在于它可以自动提取图像的高级特征，并且对模糊的图像具有较强的鲁棒性。
研究者们可以通过训练深度卷积神经网络来实现交通标志的自动识别。
不过，由于深度学习算法需要大量的样本数据来进行训练，而且标注样本数据的过程也比较繁琐，因此这种方法的实施难度较大。
一些研究者提出了将交通标志的识别与车辆自动驾驶系统相结合的方法。
他们认为，通过车辆上搭载的传感器来获取实时的环境信息，在与交通标志数据库进行匹配的利用车辆的定位、导航和遥感等技术，来实现交通标志的准确识别。
这种方法可以避免传统的视觉识别方法受到雾霾天气的影响，但是对车辆的自动驾驶系统有一定的要求。
雾霾天气下交通标志识别技术的研究是一个非常值得深入探索的方向。
虽然存在一些困难和挑战，但随着科技的不断进步，相信在不久的将来，我们将能够找到更加有效的方法来提高雾霾天气下交通标志的识别准确率，为交通管理和公共安全提供更好的保障。
雾霾天气下交通标志识别技术研究
雾霾天气下交通标志识别技术研究随着城市化进程的加快，交通问题也变得日益突出。
雾霾天气给城市交通带来了巨大的隐患，能见度降低严重影响了驾驶员对交通标志的识别和理解。
如何在雾霾天气下实现准确识别交通标志成为了一个亟待解决的问题。
随着人工智能技术的不断发展，利用计算机视觉技术和深度学习算法，对雾霾天气下交通标志进行识别已经成为可能。
本文将从雾霾天气下交通标志的识别问题出发，探讨计算机视觉技术和深度学习算法在此领域的应用，并介绍相关研究成果。
一、雾霾天气对交通标志识别的影响雾霾天气下的能见度较低，大气中的颗粒物造成了光线的散射和吸收，使得远处的物体变得模糊不清，无法准确辨认。
这给交通标志的识别带来了困难，尤其是对于驾驶员来说，及时准确地识别交通标志是保证交通安全的关键。
如何在雾霾天气下准确识别交通标志成为了一个亟待解决的问题。
二、计算机视觉技术在交通标志识别中的应用计算机视觉技术是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术，其在交通标志识别中具有重要意义。
利用计算机视觉技术，可以对摄像头拍摄到的道路情况进行实时监测，包括识别交通标志。
在晴朗天气下，计算机视觉技术已经能够实现对交通标志的准确识别。
但是在雾霾天气下，由于能见度较低，图像变得模糊不清，传统的图像处理技术很难进行有效处理，因此需要更加先进的技术来解决这一问题。
深度学习算法是近年来人工智能领域的一大热点，它通过构建多层神经网络来实现对复杂数据的识别和分类。
在交通标志识别中，深度学习算法具有很大的优势，可以通过大量的训练数据来学习交通标志的特征，从而实现对交通标志的准确识别。
目前已经有许多研究利用深度学习算法在雾霾天气下的交通标志识别方面取得了不错的成果。
四、相关研究成果近年来，国内外都有许多研究机构和高校对雾霾天气下交通标志识别技术进行了探索和研究，取得了一些积极的成果。
国内某高校的研究小组利用深度学习算法，成功实现了在雾霾天气下对交通标志进行准确识别，并在实际道路上进行了测试，取得了良好的效果。
基于YOLOv5的雾霾天气下交通标志识别
基于YOLOv5的雾霾天气下交通标志识别基于YOLOv5的雾霾天气下交通标志识别摘要：随着城市化进程的加快，交通标志在城市交通中起着重要的作用。
然而，在雾霾天气下，可见性不佳，交通标志的识别和读取变得困难。
为了解决这个问题，我们基于YOLOv5模型的目标检测能力，设计了一种雾霾天气下交通标志的识别系统。
通过对雾霾天气下的交通标志图像进行数据预处理和模型训练，我们实现了高准确度和鲁棒性的交通标志识别。
一、引言随着交通问题日益突出，城市交通标志作为指示道路交通规则和提醒驾驶人的重要装置，在交通安全中扮演着不可或缺的角色。
然而，雾霾天气导致空气中的颗粒物增多，可见度降低，给交通标志的识别和读取带来了困难，给驾驶人带来了较大的安全隐患。
二、方法1. 数据采集为了构建一个包含雾霾天气下的交通标志的数据集，我们使用了现场拍摄的图片和开放数据集。
这些数据包括不同角度、不同光照条件下的雾霾天气下的交通标志图像。
2. 数据预处理由于雾霾天气下可见度较低，图像中的交通标志往往受到光照、对比度、噪声等因素的影响。
因此，我们采用了以下预处理步骤来提高图像质量和减少噪声：- 图像增强：使用图像增强算法对图像进行增强，提高交通标志的可见度；- 噪声消除：使用降噪算法去除图像中的噪声，减少对交通标志的干扰；- 对比度增强：对图像进行对比度调整，增强交通标志的边缘特征。
3. YOLOv5模型训练我们选用YOLOv5作为目标检测模型，该模型在计算效率和准确率上具有较好的平衡。
对于雾霾天气下的交通标志识别，我们对模型进行了以下优化：- 数据增强：在训练阶段，我们采用了数据增强技术，通过对图像进行旋转、裁剪、缩放等操作，增加了数据的多样性和数量，提高模型的鲁棒性；- 损失函数设计：设计了适合于交通标志识别的损失函数，以提高模型对交通标志的识别准确度；- 模型调优：通过反复调整网络结构和超参数，优化模型在雾霾天气下交通标志识别任务上的性能。
基于YOLOv5的雾霾天气下交通标志识别模型
基于YOLOv5的雾霾天气下交通标志识别模型基于YOLOv5的雾霾天气下交通标志识别模型近年来，雾霾天气频繁出现，给人们的出行带来了很大的困扰和安全隐患。
在雾霾天气下，能够准确识别道路上的交通标志对驾驶员来说至关重要。
然而，由于能见度降低、光线暗淡等原因，传统的交通标志识别方法在雾霾天气下的准确率较低。
因此，研发一种可以在雾霾天气下准确识别交通标志的模型具有重要的现实意义。
本文基于YOLOv5算法，提出了一种新的交通标志识别模型，旨在解决雾霾天气下交通标志识别的精确度和实时性问题。
一、数据集搜集为了训练和评估交通标志识别模型，首先需要建立一个包含各类交通标志的数据集。
我们在不同城市的道路上收集了大量的交通标志图片，包括禁止标志、指示标志、警告标志等各类交通标志。
同时，为了模拟雾霾天气下的情况，我们在拍摄照片时使用了滤镜和模糊处理。
二、YOLOv5模型介绍YOLOv5是一个基于深度学习的物体检测模型，其算法结构简单且实时性较高。
与YOLOv4相比，YOLOv5在模型参数量和速度上进行了优化，更适合进行移动端的部署。
三、雾霾天气下交通标志识别模型1.数据预处理由于雾霾天气下的能见度较低，图片的清晰度较差，因此在进行数据预处理时，我们对图片进行了增强和降噪处理。
同时，我们还调整了亮度和对比度，以提高图像的可识别性。
2.模型训练使用预处理后的数据集，我们将其分为训练集、验证集和测试集。
将训练集输入到YOLOv5模型中进行训练，通过反向传播算法进行参数的优化。
同时，借助GPU加速训练过程，加快模型的收敛速度。
3.模型评估在训练完成后，我们使用验证集对模型进行评估。
通过计算交通标志识别的准确率、召回率和F1得分等指标，评估模型在雾霾天气下的性能。
四、实验结果与分析经过多次实验，我们得到了一组较为理想的实验结果。
在雾霾天气下，我们的交通标志识别模型识别准确率达到了90%，大大提高了传统方法的准确度。
在运行速度上，我们的模型能够做到实时检测，满足了实际交通安全的要求。
雾霾天气情况下的交通标志检测
雾霾天气情况下的交通标志检测薛玉利【摘要】针对雾霾天气不利于交通标志检测的问题，提出一种在雾霾天气下快速实现交通标志检测的算法。
首先，通过暗原色原理对雾霾天气中获得的图像进行去雾处理，得到对比度增强的图像；然后，将图像转换为归一化红蓝图像，在不同阈值对该图像进行二值化，提取其连通区域，如果连通区域在几个阈值下的二值化图像均能保持形状不变，则选作感兴趣区域；最后，利用交通标志的形状信息将干扰区域去除，得到交通标志的检测结果。
实验结果表明，雾霾天气的图像经过去雾处理后对比度增强，检测效率有明显提高；与使用单一阈值检测算法相比，最大稳定极值区域的检测效率更高。
%To solve the crucial issue of efficient traffic sign detection under fog and haze environment, a fast and robust detection algorithm is proposed in this paper. First, enhanced images are obtained by defogging with dark channel prior principle, which are further converted into normalized red-blue images. Then, different thresholds are applied to obtain series of binary images, where connected regions that remain unchanged are selected as the region of interest. Finally, interference regions are further removed by shape constraints of traffic signs, and the final detection results are obtained. Abundant experimental results show that image qualities under fog and haze weather are enhanced after defogging, and traffic sign detection performance is improved significantly. The detection efficiency is higher in the region of maximum stability comparing with the single threshold detection algorithm.【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》【年(卷),期】2016(016)004【总页数】7页(P88-94)【关键词】智能交通;交通标志检测;暗原色原理;最大稳定极值区域;雾霾天气【作者】薛玉利【作者单位】山东青年政治学院信息工程学院，山东省高校信息安全与智能控制重点实验室，济南 250103【正文语种】中文【中图分类】TP751雾霾天气下行车能见度低，视野不清，不利于驾驶员正确观察和判断前方和道路环境，车辆在行驶过程中极易发生追尾和碰撞事故.智能交通系统能够实时识别交通标志信息并将其提供给驾驶员，减轻驾驶员的驾驶压力，有效保证驾驶安全，避免交通事故的发生.交通标志检测是该系统的第一步，对现代交通管理有重要意义. 传统的雾天图像增强方法往往只能有限地提升降质图像的清晰度；基于大气散射模型的去雾算法建立在相关先验信息的基础上，利用各种最优化模型求解场景反射率来实现去雾，Fattal假定透过率和表面投影在局部是不相关的，估算出景物的反射率，进而推断场景光在空气中传播时的透过率；Tarel等假设大气耗散函数在一定区域中逼近最大值，而且局部变化平缓，利用中值滤波估计大气耗散函数；He等［1］利用暗原色先验原理实现了单幅图像去雾处理，取得到了绝佳的效果.交通标志检测最常用的方法包括颜色分割方法和形状检测方法［2］.文献［3］使用同样的特征提取和识别算法对各种交通标志检测算法进行了评价，提出颜色分割方法在执行速度和识别率方面均比形状检测方法效果好，形状检测方法可以用于颜色分割方法的补充.Greenhalgh等［4］提出一种新的交通标志检测算法最大稳定极值区域（MSERs），并证明该算法对光照和对比度变化均具有鲁棒性.我国最近几年雾霾频发，这种天气情况下获取的图像对比度不高，直接进行交通标志检测效果欠佳.针对雾霾天气情况下的交通标志检测，国内外研究较少，张国山［5］采用双边滤波过滤图像中噪声的方法去除图像中的雾霾，然后将图像从RGB 空间转换到HSV空间，随后进行Canny边缘检测，通过计算圆形度、矩形度等来检测交通标志.这种方法在颜色空间转换、Canny边缘检测和计算圆形度、矩形度时比较耗时.本文提出一种基于暗原色原理去雾和MSERs检测的算法，直接在RGB空间检测，无需颜色空间转换，首先利用暗原色原理对雾霾天气下的图像去雾，图像质量明显改善；然后利用不需要进行最优阈值选取的MSERs来检测交通标志，当连通区域在多个不同阈值的二值图像中均能保持形状不变时，选择该区域为感兴趣区域，再根据交通标志的形状信息去除干扰区域，最终得到交通标志的检测结果.1.1 雾天图像模型雾天时大气散射模型中衰减模型和大气光成像模型同时作用，导致目标图像的对比度和分辨率降低［6］.雾天图像的光学模型为式中：I（x）是现在已经有的图像（待去雾的图像）；J（x）是要恢复的无雾的图像；A是全球大气光成分；t（x）为透射率.去雾的目标就是通过已知的I（x）复原J（x）.1.2 暗原色原理He等人发现了暗原色先验理论，并提出了基于暗原色先验的单幅图像去雾方法.在绝大多数非天空的局部区域里，某一些像素总会有至少一个颜色通道具有很低的值.一般地，对于一幅图像J，其暗原色可以表达为式中：Jc表示彩色图像的每个通道；Ω（x）表示以像素x为中心的一个窗口，窗口大小为15·15.Jdark称为图像J的暗原色，其强度值总是很低并且趋近于0（除天空区域外）.He等做了大量的统计实验，得出结论：绝大多数无雾图像中的暗原色都具有较低的平均强度值，即绝大多数无雾图像都符合暗原色先验规律.在有雾图像中，灰白色的雾导致原本应该很暗的暗原色变得灰白，强度变得较高，且在雾气越浓的区域具有越高的像素亮度值.利用暗原色先验理论能够简单有效地去除图像中雾的干扰，复原得到高质量的清晰图像.1.3 计算透射率透射率［4］的计算公式为式中：ω=0.95，这能够保证在去雾的时候保留一定程度的雾，使图像看起来真实. 由于透过率在一个局部区域内并不总是恒定的，式（3）计算的透射率包含一些“halo”效应.为了提高估计的精度，需要细化和平滑透过率图，本文采用文献［7］提出的guided filter方法来获得较好的透射率图.1.4 估测大气光和恢复无雾图像He通过暗原色来估测大气光成分A.首先从暗原色图中按照亮度的大小取前0.1%的像素；然后在有雾图像I中寻找对应位置的具有最高亮度的点的值，作为A值. 无雾图像的恢复公式如下：J的值偏大，从而使得图像整体向白场过度，一般可设置一阈值t0，当t值小于t0时，令t=t0.对雾霾天气情况下的图像进行去雾处理的效果如图1所示.从图中可以看出，对雾霾天气中的自然图像通过暗原色原理去雾，得到的恢复图像对比度和分辨率明显增强，交通标志也更加清晰.式中：t0=0.1.因为当投射图t的值很小时，会导致我国的交通标志按颜色可以分为红、蓝、黄色三种，红、蓝色交通标志一般被设计成红、蓝色边框，里面是白色的各种形状.因此在交通标志检测时，可以简化为对红、蓝色边框的检测，对检测到的红、蓝色边框进行孔洞填充，可以获得完整的交通标志区域.包含红、蓝色交通标志的图像，需要将其转换为归一化红蓝图像Ω，转换公式为利用式（5）得到归一化红蓝图像如图2所示.从图2可以看出，原始图像中红色和蓝色的像素对应位置的ΩRB值比其他颜色稍高些，因此归一化红蓝图像ΩRB有利于检测红色和蓝色的交通标志.将ΩRB在不同阈值进行二值化，提取其连通区域，如果连通区域在几个阈值下的二值化图像均能保持形状不变，则选作感兴趣区域ROI.因为交通标志的像素值绝大部分出现在70～190的范围内，所以将二值化的阈值范围定为［70，190］，在保证检测准确率和速度的前提下，在该范围均匀选择24个阈值对归一化红蓝图像进行二值化［4］.的连通区域.为了去除干扰区域，首先将ROI进行孔洞填充，获得一个实心的ROI.假设该ROI的高度、宽度、周长分别为height、width、perimeter，ROI的外接矩形边框的周长为boxper.根据交通标志区域特有的形状信息，可以利用式（6）去除干扰区域，如图3所示.因为自然场景中存在与交通标志颜色相似的非交通标志区域，所以获得的ROI存在一些干扰区域.算法检测到的ROI大多数情况下是包含孔洞由图3可以看出，利用式（6）可以去除大部分的干扰区域，但是一些与交通标志形状相似的干扰区域无法彻底去除.交通标志实景图是在汽车速度为30～80 km/h，由行车记录仪在雾霾天气下不同时间采集的城市道路图像，共有477幅图像，包含1 146个交通标志.图像大小为1 920×1 080，为减少计算量，处理时将其缩小为400×300.由先验知识统计发现，有效的交通标志一般出现在图像上方，为了节省计算量，将检测区域定在图像的上方2/3的位置.为了进一步说明本算法对雾霾天气下交通标志检测的鲁棒性，我们与下面3种算法进行比较：①基于归一化RGB颜色空间阈值分割的方法（NRGB）；②基于归一化红蓝图MSERs提取的方法；③去雾后的NRGB方法.本文实验用MATLAB2012b进行仿真实验，选取一幅雾霾天气的图像分别用NRGB、MSERs、去雾后的BRGB、去雾后的MSERs进行交通标志的检测，原始图像如图4所示，检测结果如图5-图8所示.从图5～图8可以看出，NRGB方法采用单一阈值进行分割，在有雾霾的情况下的检测效果下降明显.MSERs方法因为采用多个阈值进行分割，在雾霾天气中对交通标志的检测效果比NRGB效果较好，但只有少数几个阈值能够检测出来交通标志.利用暗原色原理对雾霾天气的图像进行去雾处理之后，再对其进行NRGB方法，检测效果较直接进行NRGB方法要好，不过检测出交通标志的轮廓存在很多断裂的地方，导致交通标志提取不完全.对去雾后的图像进行MSERs方法后发现，可以在多个阈值检测出交通标志，并且其轮廓在多个阈值可以保持完整，更容易检测到交通标志.综上所述，雾霾天气情况下的自然场景图像较模糊，对比度降低，对其用暗原色原理去雾处理后，再利用MSERs方法提取交通标志，检测效率明显提高.对于本文数据库的检测结果如表1所示通过表1的统计数据可以看出，对雾霾天气中获得的图像进行去雾处理后，再使用NRGB和 MSERs方法进行交通标志检测，其检测效率较直接使用相应方法有明显提高，这说明对雾霾天气情况下的图像进行去雾处理是必要的.本文提出算法的检测效率达到了93.4%，可以满足实际需要.从统计结果可以看出，MSERs的检测效率比NRGB的效率要高，这是因为MSERs在不同的阈值对图像进行二值化来提取连通区域，比NRGB直接采用一个阈值提取更加鲁棒，使得光照变化的影响对检测结果的影响更小.本算法出现的漏检主要为距离较远和遮挡严重的交通标志.因为距离较远，交通标志比较小，加上雾霾的影响，不易检测到.在车辆继续行驶过程中，该交通标志逐渐变大，算法就会检测到该标志；对于遮挡严重的交通标志，在车辆行驶过程中，即使交通标志变大也无法检测到.为比较本算法对不同雾霾天气情况下交通标志检测的效果，我们从图像库中找到轻度和中度雾霾天气的图像，从网上下载了一些重度雾霾天气的图像，采用本文算法，图9所示为该算法对轻度、中度和重度雾霾的处理结果.从图中可以看出，轻度、中度雾霾天气的图像可以将交通标志检测出来；重度雾霾情况下，图像的对比度降低太大，丢失了颜色信息和形状信息，虽然暗原色去雾效果较好，但是再使用MSERs进行检测也无法检测到该标志.因此本算法仅适用于轻、中度雾霾天气中的交通标志检测.本算法以MATLAB2012b为开发环境，在Win7系统的PC机上完成仿真实验，处理器为CORE i5，主频2.4 GHz，内存6 GB，对于400×300的图片的平均检测时间为0.85 s.本文提出了一种基于暗原色去雾结合MSER的交通标志检测算法，实验证明，该方法能够去除轻雾，增强自然场景图像，为后续的交通标志检测打好基础.检测时采用MSER的方法能够对光照条件变化更加鲁棒.经去雾处理后，雾霾天气下的交通标志检测效率更高.本文算法的不足之处在于雾霾天气较重时，虽然去除了部分雾气，但是交通标志的颜色信息无法得到较好的复原，边缘也存在模糊的现象，因此无法检测出这种情况的交通标志.【相关文献】［1］KAIMING HE，SUN JIAN，TANG XIAO-OU.Single image haze removal using dark channel prior［C］. Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，2009：1956-1963.［2］A MOGELMOSE，M TRIVEDI，T MOESLUND.Visionbased traffic sign detection and analysis for intelligent driver assistance systerms：Perspectives and surey［J］. IEEE Transactions on Intelligent Tranportation Systems，2012（13）：1484-1496.［3］H GOMEZ-MORENO，S MALDONADO-BASCON，P GIL-JIMENEZ，et al.Goal evaluation of segmentation algorithms for traffic sign recognition［J］.IEEE Trans.Intell.Transp.Syst，2010（11）：917-930.［4］J GREENHALGH，M MIRMEHDI.Real-time detection and recognition of road traffic signs［J］.IEEE Trans. Intell.Transp.Syst，2012（13）：1498-1506.［5］张国山，刘振.雾霾天气下交通标志的检测与识别［J］.天津工业大学学报，2015，34（5）：71-75.［ZHANG G S，LIU Z.Traffic sign detection and recognition under haze weather ［J］.Journal of Tianjn Polytechnic University，2015，34（5）：71-75.］［6］E J MCCARTNEY.Optics of the atmosphere：scattering by molecules and particles ［J］.John Wiley and Sons，1976：123-129.［7］KAIMING HE，SUN JIAN，TANG XIAO-OU.Guided image filtering［J］.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.2013（35）：1397-1409.。
基于YOLOv5的雾霾天气下交通标志识别模型
基于YOLOv5的雾霾天气下交通标志识别模型基于YOLOv5的雾霾天气下交通标志识别模型近年来，雾霾天气对交通运输安全造成了极大影响。
能够在雾霾环境下准确识别交通标志对于保障道路安全至关重要。
基于YOLOv5的交通标志识别模型，凭借其优秀的性能和精确度，为解决雾霾天气下交通标志识别难题提供了一种有效的解决方案。
首先，由于雾霾天气的影响，图像的清晰度大幅降低，图像中的交通标志往往模糊且难以分辨。
这给传统的交通标志识别算法带来了很大挑战。
而YOLOv5作为一种基于深度学习的目标检测模型，可以通过端到端的训练方式，直接从图像中定位和识别出交通标志，极大地提高了识别的准确性和效率。
其次，YOLOv5采用了一种新的检测方法，称之为单阶段目标检测。
相较于传统的两阶段方法（如Faster R-CNN），YOLOv5在雾霾天气下的交通标志识别任务上具有明显优势。
YOLOv5将目标的检测和分类作为一个整体，通过多个预测层同时预测目标的边界框和类别，避免了多次特征提取和候选框生成的过程，大大减少了计算量和运行时间。
此外，为了更好地应对雾霾天气下的交通标志识别任务，我们通过数据增强的方法增加了训练数据的多样性。
通过对原始图像进行随机裁剪、缩放、旋转和颜色变换等操作，扩展了训练样本的数量和质量。
这有效地增加了模型的鲁棒性，提高了模型在雾霾天气下的泛化能力。
在实验阶段，我们采集了大量不同天气和雾霾程度的交通标志图像，并进行了标注。
通过使用YOLOv5模型对这些图像进行训练和测试，我们发现在雾霾天气下的交通标志识别任务上，我们的模型具有较高的准确性和鲁棒性。
与传统方法相比，YOLOv5在识别雾霾天气下的交通标志方面取得了明显的提升。
综上所述，基于YOLOv5的交通标志识别模型能够有效应对雾霾天气对交通安全造成的挑战。
该模型通过深度学习的方法，结合单阶段目标检测和数据增强等技术，实现了对模糊的交通标志的高效准确识别。
未来，我们将进一步完善模型的训练策略和优化算法，提升模型的性能和鲁棒性，为交通安全领域的应用提供更好的支持综上所述，基于YOLOv5模型的交通标志识别方法能够有效解决雾霾天气对交通安全造成的挑战。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
原图像的采集现实意义不ຫໍສະໝຸດ 引导滤波是一种图像滤波技术解决上述两种去雾算法的弊端该算法通过一张引导图对目标图像
输入图像进行滤波处理使得最后的输出图像大体上与目标图像相似纹理部分则与引导图相似引导
图像可以选择一幅不同于图像本身的单独图像也可以是输入图像本身当引导图为输入图像本身时引
摘 要提出一种雾霾天气下交通信号灯准确定位与识别的新方法 第一利用引导滤波对图像进行预处理增
强图片对比度第二采用 ;<==>? 角点检测算法定位图中角 点 并 排除 干 扰 角点 及 干 扰矩 形 准 确定 位 出 交通 信
号灯灯框位置第三将定位后 灯 框区 域 转 换成 ;@A 色 彩 空间 进 行 交通 信 号 灯的 状 态 识别 实 验 结果 表 明 该
文 章 编 号 +!,+:""4#"#+%#!:##!+:#%
引言
随着我国道路交通日益扩建交通灯路口出现越来越频繁在复杂的交通路口下极易因驾驶员无法及时 识别交通灯信号而引发交通事故F+G因此如何快速有效地识别交通灯信息成为关系交通安全的十分重要的课 题 目前已经涌现出一些交通灯检测算法也取得了良好的效果F":%G但是这些算法主要针对良好天气状况下采 集的交通灯图像 由于近年来雾霾天气日渐增多致使采集的图像会发生模糊色彩淡化等现象进而导致这 些算法的识别准确率变低 针对该问题课题组提出了一种雾霾天气下交通灯准确定位识别算法
!$
!"#$ 年 ## 月
浙江万里学院学报
针对现有交通灯自动识别系统在雾霾天气下准确度下降的问题文章设计了一种抗雾霾天气的交通 灯定位识别算法 首先将图像进行引导滤波预处理从而增强图像边缘的对比度 然后利用 %&''() 角点 检测算法对交通灯外围的矩形框进行有效定位 最后交通灯在 %*+ 色彩空间中对信号灯的颜色进行识 别 实验结果表明该算法能较好地提高雾霾天气下交通灯定位与识别的检测率和实时性,具有较好的现 实意义和应用价值
现有交通灯自动识别系统一般包括两个关键步骤定位和识别 文献F"G采用颜色定位法利用 HI7 色彩空间对交通灯图像进行分割识别其优点在于不需要复杂的算法即可满足实时性要求但只适用于 色彩鲜明背景单调的图像 文献F(G采用模板匹配法建立交通信号灯图像数据库对其进行直接匹配识 别此方法优点在于操作简单但是由于交通灯形状多变前期数据统计困难因而效果较差可见基于颜 色 和 形 状 的 单 独 特 征 检 测 都 有 一 些 自 身 的 不 足 文 献 F-G 文 献F4G 采 用 颜 色 加 模 板 匹 配 定 位 方 法 将 彩 色 图像转换成不同的颜色空间利用红黄绿三色在灯板所处的位置由上而下或由左到右进行分量的单独定 位根据颜色值选择不同模板进行匹配识别这种方法的优点是漏测率低但模板不具有旋转不变性和尺 度不变性文献F!G提出采用 ;@A 色彩空间识别并用 ;JKLM 算法定位灯框相较于模板匹配定位来说算法 匹配定位容错性更高解决了模板单一造成的缺陷但 ;JKLM 算法主要用于圆形交通灯的检测目标单 一且计算量大检测的实时性并不理想文献F,G利用高斯分布构造色调的识别方法此类方法训练样本来 获得交通灯相对位置进行识别智能性强但图像进行模型化需要计算大量数据实时性差 文献F%G使用 最近邻分类器识别交通信号灯优点是不需要为训练集建立模型可以生成任何形状的边界但是容易受 到噪声的影响N分类耗时
导滤波就成为一个保持边缘的滤波操作可以用于图像的重建利用引导滤波这一特点将其用于交通灯
雾霾图像的预处理可以达到降噪细节平滑去雾等效果
算法对雾霾天气下所采集的交通信 号灯 图 像 总体 识 别 率超 过 0-B且 每幅 图 片 的平 均 处 理时 间 为 (#(C?能够
为驾驶员提供实时准确的交通信号灯识别和警示
关 键 词交通信号灯识别引导滤波;<==>? 角点检测算法;@A 色彩空间
中 图 分 类 号 DE(00
文 献 标 识 码 3
关键技术与相关工作
文章所提的交通灯定位识别方法涉及到引导滤波%&''() 角点检测%*+ 色彩空间转换等技术 引导
滤波用于图像预处理增强雾霾图像对比度 %&''() 角点检测用于图像定位对交通灯的黑色矩形框进行
定位 最后利用 %*+ 色彩空间中色度通道的统计特性对红黄绿三色进行准确识别
引导滤波
图像去雾是雾霾图像处理的一个重要的预处理过程可以对图像边缘轮廓等特征进行增强 图像去
雾的算法一般有两类最简单的如直方图均衡化为图像增强类去雾算法可以简单增强图像的色彩对比
算法简单但是无法识别出图像的细节去雾不完全图像之间色彩的协调性差另一种为图像复原类去雾
算 法 如 文 献 -./文 献-#0/利 用 采 集 原 图 像 与 有 雾 图 像 进 行 对 比 来 恢 复 图 像 去 雾 效 果 好 但 是 很 难 实 现
收稿日期 "#$% & '! & () 基金 项目 国家 自然 科 学基 金*!+!,+-+"浙 江省 自然 科 学基 金*./+01)+)))"2宁 波市 自然 科 学基 金*"'$%3!$''4(2宁 波 市 科 技 惠 民 项 目*"'$,54''$$宁 波 市 人 才 择 优 资 助 项 目*67.8"#+%#+##!9 作者简介 金充充*$00-:女浙江绍兴人浙江万里学院 ")$! 级物流工程专业硕士研究生研究方向物流信息技术应用
第 ($ 卷 第 ! 期 89:% 年 $$ 月
浙江万里学院学报 !"#$%&' "( )*+,-&%. /&%'- 0%-1+$2-34
5"O第6($ !7"期6!
6JPQCRQ= 89:%
雾霾天气下交通信号灯定位与识别算法
金充充 何立平 朱仲杰 屠仁伟
浙江万里学院浙江 宁波 ($4)))