户外交通标志检测和形状识别
常见交通标志-标线和交警手势辨识(一)
常见交通标志-标线和交警手势辨识6 禁令标志6.1 禁令标志的颜色，除个别标志外，为白底，红圈，红杠，黑图案。
图案压杠。
6.2 禁令标志的形状为圆形、八角形、顶角向下的等边三角形。
6.3 禁令标志的尺寸代号，如图2所示。
其各部尺寸的最小值根据道路计算行车速度按表3选取。
图2 禁令标志各部尺寸代号表3 禁令标志尺寸与计算行车速度的关系6.4 禁令标志的种类及设置地点6.4.1 禁止通行标志(见禁1)表示禁止一切车辆和行人通行。
设在禁止通行的道路入口附近。
禁1 禁止通行6.4.2 禁止驶入标志(见禁2)表示禁止车辆驶入。
设在禁止驶入的路段入口，或单行路的出口处，其颜色为红底中间一道白横杠。
禁2 禁止驶入6.4.3 禁止机动车通行标志(见禁3)表示禁止各类机动车通行。
设在禁止机动车通行路段的入口处。
有时间、车种等特殊规定时，应用辅助标志说明。
禁3 禁上机动车通行6.4.4 禁止载货汽车通行标志(见禁4)表示禁止载货汽车通行。
设在禁止载货汽车通行路段的入口处。
对通行的载货汽车有载重量限制时，应用辅助标志说明，如禁止小货车通行。
禁4 禁止载货汽车通行6.4.5 禁止三轮机动车通行标志(见禁5)表示禁止三轮机动车通行。
设在禁止三轮机动车通行路段的入口处。
禁5 禁止三轮机动车通行6.4.6 禁止大型(或小型)客车通行标志(见禁6、禁7)表示禁止大型(或小型)客车通行。
设在禁止大型(或小型)客车通行路段的入口处。
禁6 禁止大型客车通行禁7 禁止小型客车通行6.4.7 禁止汽车拖、挂车通行标志(见禁8)表示禁止汽车拖、挂车通行。
设在禁止汽车拖、挂车通行路段的入口处。
禁8 禁止汽车拖、挂车通行6.4.8 禁止拖拉机通行标志(见禁9)表示前方禁止各类拖拉机通行。
设在禁止各类拖拉机通行路段的入口处。
禁9 禁止拖拉机通行6.4.9 禁止农用运输车通行标志(见禁10)表示前方禁止农用运输车通行。
设在禁止农用运输车通行路段的入口处。
基于机器视觉的道路交通标志检测与识别
基于机器视觉的道路交通标志检测与识别随着城市交通的日益繁忙和车辆数量的增加，道路交通安全问题日益突出。
其中，交通标志的检测与识别是道路交通安全的重要组成部分之一。
基于机器视觉的道路交通标志检测与识别技术的发展为解决这一问题提供了新的途径。
在道路交通管理中，交通标志的准确识别和检测具有重要的意义。
准确识别和检测交通标志可以为驾驶员提供准确的道路信息，提醒他们遵守交通规则，从而有效地预防交通事故的发生。
基于机器视觉的道路交通标志检测与识别技术通过模拟人类的视觉系统，借助计算机视觉算法实现对道路交通标志的自动检测和识别。
其基本流程如下：首先，通过采集摄像头或其他设备获取道路交通场景的图像。
然后，基于图像处理技术和计算机视觉算法进行预处理，包括灰度变换、图像增强、噪声去除等操作，以提高图像质量和信噪比。
接下来，利用机器学习算法，如支持向量机（Support Vector Machine）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks），对图像进行特征提取和分类。
这些算法可以识别出交通标志的形状、颜色和图案等特征，并将其与已知的交通标志进行匹配。
在识别阶段，通过比较识别结果与已知标志库中的标志进行匹配，判断是否存在交通标志。
同时，还需要具备对检测结果的后处理能力，如标记交通标志的位置和提取标志内容等，以进一步帮助驾驶员理解交通环境。
基于机器视觉的道路交通标志检测与识别技术在实际应用中可以发挥重要作用。
它可以广泛应用于智能交通系统、驾驶辅助系统和自动驾驶技术等领域。
例如，在智能交通系统中，通过安装摄像头和相关设备，将交通标志的信息进行检测和识别，实时提供给驾驶员，帮助驾驶员遵守交通规则，提高道路交通安全性。
此外，基于机器视觉的道路交通标志检测与识别技术还可以应用于自动驾驶技术中。
自动驾驶需要车辆能够准确识别道路上的交通标志，以便做出相应的决策和行驶计划。
通过将道路交通标志检测与识别技术与自动驾驶系统相结合，可以提高自动驾驶车辆的安全性和可靠性。
地面标识检测与识别算法
地⾯标识检测与识别算法地⾯标识检测与识别算法输⼊输出接⼝Input：（1）图像视频分辨率（整型int）（2）图像视频格式（RGB，YUV，MP4等）（3）摄像头标定参数（中⼼位置（x,y）和5个畸变系数（2径向，2切向，1棱向），浮点型float）（4）摄像头初始化参数（摄像头初始位置和三个坐标⽅向的旋转⾓度，车辆宽度⾼度车速等等，浮点型float）Output：（1）BandingBox左上右下的坐标位置（浮点型float）（2）Type类型：⼈，车，…，… （整型int）（3）执⾏度：是指判别⽬标物为某种类型的⽐率。
⽐如为⼈，车，…，…的⽐率。
（浮点型float）（4）需要遮挡⽬标区域的左上右下的坐标位置（浮点型float）（5）摄像头与⽬标物距离（浮点型float）1. 功能定义（1）检测路⾯标识（2）计算路⾯标识BandingBox左上右下的坐标位置（3）摄像头与⽬标物距离这份研究开发任务书是⽤来定义基于yolov3算法⾃动把路⾯上的标志提取识别系统的开发⽬标以及⽅案可⾏性评估报告和相关的具体技术要求、性能⽬标参数，以及相关的开发计划还有注意事项等。
总体⽤来规范和有效管理该项⽬的研发。
图1. 交通标识实例2. 技术路线⽅案1）研究背景路⾯标志是汽车驾驶过程中必须要遵守的交通规则之⼀，能为道路使⽤者提供关键信息，帮助驾驶员正确、安全地⾏驶，同时也能维持道路交通的顺畅。
但是，在驾驶过程中，往往会因为某些原因没有注意到路⾯上的标志，或者有时候驾驶员不知道某个标志的具体含义，这就会影响正常的交通秩序，⽽且容易发⽣交通事故。
利⽤现有的技术对道路上的标志进⾏⾃动提取和识别能够更好地辅助驾驶员正确地⾏驶。
⽬前已经有相应的技术算法，如YOLOV3⽬标检测算法，但是更多的是⽤于道路⾏⼈车辆的识别提取。
图2. 道路上的标志2）研究范围定义道路路⾯上的交通标志的提取和识别。
产品要求综述(总体⽅案)此项⽬针对的是在车辆驾驶过程中，对路⾯上的交通标志进⾏提取和识别，帮助驾驶员更好的进⾏驾驶。
自然场景中道路交通标志形状的检测与校正
自然场景中道路交通标志形状的检测与校正潘铭星;孙涵【期刊名称】《计算机与现代化》【年(卷),期】2016(0)2【摘要】道路交通标志的自动识别可以应用于车辆的自动或半自动辅助驾驶系统中,为车辆驾驶提供对周围环境的理解.道路情况的复杂性使得交通标志的背景很复杂,加之光照条件的变化以及车辆运行过程中的抖动等,这些都会导致交通标志失真及变形. 本文提出一种快速有效的交通标志形状检测及校正算法,先结合颜色和形状信息,有效定位道路标志位置,然后再利用透视变换校正道路标志. 实验结果表明,该方法对光照具有很好的鲁棒性,而且能很好地处理相机拍摄角度引起道路标志在图像中的形变问题.%The automatic recognition of traffic signs can be applied to the automatic or semi-automatic auxiliary driving system which can provide the information of surrounding road conditions to the driver .The traffic signs always suffer distortion and de-formation problem because of the complexity of road conditions , the changing illumination conditions and the vibrating of car .In this paper , a fast and efficient algorithm is proposed which can locate the position of traffic signs based on the color and shape in -formation , and the traffic signs can be corrected using perspective transformation .Experiment results show that the algorithm is of a good robustness to illumination , and can overcome the distortion problem caused by the unsuitable camera angle .【总页数】6页(P5-10)【作者】潘铭星;孙涵【作者单位】南京航空航天大学计算机科学与技术学院,江苏南京 211106;南京航空航天大学计算机科学与技术学院,江苏南京 211106【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.自然场景下三角形交通标志的检测与识别 [J], 贾永红;胡志雄;周明婷;姬伟军2.基于颜色和形状的道路交通标志检测 [J], 陈维馨;李翠华;汪哲慎3.基于颜色和形状的道路交通标志检测 [J], 谭兵;高歌;陈心睿4.基于颜色和形状的道路交通标志检测 [J], 谭兵;高歌;陈心睿5.自然场景下交通标志立柱材料防腐性检测仿真 [J], 葛菁;徐亦丹;赵巍因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
简述交通标志识别流程及各部分实现的功能
简述交通标志识别流程及各部分实现的功能下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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结合跟踪算法的交通标志检测与识别
结合跟踪算法的交通标志检测与识别交通标志的检测与识别在智能交通系统中扮演着重要的角色。
随着自动驾驶技术的发展，交通标志检测与识别的精确性和实时性变得更加关键。
多种跟踪算法已被应用于交通标志检测与识别，以提高算法的准确性和效率。
本文将结合跟踪算法的交通标志检测与识别进行详细阐述。
首先，我们需要了解什么是交通标志检测与识别。
交通标志检测是指从交通场景中自动识别和定位交通标志的过程。
交通标志识别是指对检测到的交通标志进行分类和识别的过程。
这两个任务密切相关，可以通过使用跟踪算法来提高交通标志检测与识别的性能。
常见的跟踪算法包括基于外观模型的跟踪算法、基于运动模型的跟踪算法和基于深度学习的跟踪算法。
这些算法都有其各自的优势和适用场景。
在交通标志检测与识别中，一些算法更适用于静态交通标志的检测与识别，而另一些算法则适用于动态交通标志的检测与识别。
基于外观模型的跟踪算法通过学习目标的外观特征，实现目标的准确跟踪。
这种算法可以应用于静态交通标志的检测与识别。
首先，通过在训练阶段学习交通标志的外观特征，构建目标模板。
然后，在测试阶段，通过计算目标模板与当前图像帧的相似度来判断目标的位置。
常见的基于外观模型的跟踪算法包括卡尔曼滤波器和粒子滤波器。
基于运动模型的跟踪算法通过预测目标的运动轨迹，实现目标的准确跟踪。
这种算法可以应用于动态交通标志的检测与识别。
首先，通过运动模型对目标的运动轨迹进行建模。
然后，在测试阶段，通过预测目标的运动轨迹来确定目标的位置。
常见的基于运动模型的跟踪算法包括卡尔曼滤波器和粒子滤波器。
基于深度学习的跟踪算法通过学习大量数据来提高目标的检测和识别性能。
这种算法可以应用于静态和动态交通标志的检测与识别。
首先，通过深度学习模型对交通标志进行训练。
然后，在测试阶段，通过应用训练好的深度学习模型来检测和识别交通标志。
常见的基于深度学习的跟踪算法包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
综上所述，跟踪算法对于交通标志的检测与识别具有重要作用。
交通标志标线质量要求和检测方法
交通标志标线质量要求和检测方法一、交通标志的质量要求1.清晰度：交通标志的文字、图案、颜色和形状应当清晰明确，并能够清晰地传达所需的信息。
2.可见性：交通标志应当具备足够的可见性，以便驾驶员在充足的时间内看到并做出相应的反应。
3.耐久性：交通标志应当具备较高的耐久性，能够在长时间内保持清晰明确的状态，不受气候和环境条件的影响。
4.反光性：交通标志应当具备良好的反光性能，夜间和低能见度条件下也能够被驾驶员清晰地看到。
5.抗污性：交通标志应当具备良好的抗污性能，能够抵抗灰尘、油污、雨水等环境污染。
6.防腐蚀性：交通标志应当具备良好的防腐蚀性能，能够抵抗酸碱等化学物质的侵蚀。
二、交通标志的检测方法1.视觉检测：使用人眼进行直接观察，检测交通标志的清晰度和可见性。
这是最基本也是最直接的一种检测方法。
2.反光性检测：使用光反射仪器进行反光性能的检测。
通常会使用一定光照强度下的光源，通过测量反射光的强度来评估交通标志的反光性能。
3.耐久性检测：通过加速老化试验来模拟长时间的气候和环境条件，测试交通标志在经过一定时间后的清晰度和可见性的变化情况。
4.污染性检测：使用特定的污染物对交通标志进行人工污染，然后通过清洗等方法进行清理，检测交通标志的污染抗性。
5.抗腐蚀性检测：通过将交通标志浸泡在不同的酸碱溶液中，评估其抗腐蚀性能。
以上是交通标志标线质量要求和检测方法的一些基本内容。
在实际应用中，还需要根据具体情况进行更加详细和深入的检测，并结合相关标准和规范进行评估和判定。
只有确保交通标志标线的质量达到要求，并且通过有效的检测手段进行监控和维护，才能提升道路交通的安全性和效率。
智能交通中的路标检测与识别技术研究
智能交通中的路标检测与识别技术研究智能交通是近年来迅速发展的领域，其中路标检测和识别技术是非常关键的一项技术。
路标检测和识别技术的目的是通过各种智能装置检测和识别道路上的各种路标标志，包括限速标志、禁止标志、指示标志等，从而辅助驾驶员正确理解和遵循交通规则。
本文将从技术原理、实现方法及应用等方面对路标检测和识别技术进行探讨。
一、技术原理路标检测和识别技术旨在通过摄像机拍摄道路上的路标信息，识别并判断路标的类型并进行相应的反应。
该技术的实现过程可简述为：首先，通过摄像机采集道路信息。
然后，对采集的信息进行处理，包括图像增强、图像滤波等，将其转化为数字信息。
接着，将处理后的数字信息送入特定算法中进行特征提取和分类识别。
最后，输出路标信息并展示给驾驶员或者直接作为自动驾驶系统的输入，实现正确判断和反应。
二、实现方法路标检测和识别技术的实现方法主要有两种，一种是基于传统的计算机视觉技术，另一种是基于深度学习技术。
传统的计算机视觉技术主要是基于模板匹配和特征提取的方法。
在模板匹配的方法中，先将预先准备好的路标样本图片储存在数据库中，当摄像机采集的道路图片与样本图片相似度达到一定的阈值时，依据这些路标的形状、颜色、纹理等特征进行匹配，从而得出该路标的类型。
特征提取的方法中，要针对路标的特性进行提取，常见的方法有LBP(局部二值模式)、SIFT（尺度不变特征变换）等，通过提取该特征将路标与其他物体进行区分并识别。
除了传统的计算机视觉技术，近年来深度学习技术也被广泛应用于路标检测和识别领域。
通过采用深度学习大量训练带标签的道路标志数据集，如GermanTraffic Sign Recognition Benchmark、KITTI Vision Benchmark Suite等，从而实现路标的自动识别和分类。
具有自适应性和可扩展性的路标检测和识别模型能够更好地学习并提高模型的准确性和稳定性。
三、应用实例路标检测和识别技术广泛应用于智能汽车、自动驾驶、智能交通系统等领域。