【摘要】：交通標志被廣泛應(yīng)用于道路交通中,由于受到許多不可控制因素如天氣光照變化、物理遮擋、運動模糊等的影響,交通標志的準確檢測和快速識別對研究者來說是一個重大的挑戰(zhàn)。針對已有交通標志檢測算法中存在誤檢較多的問題,本文提出一種結(jié)合布爾卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度方向直方圖(HOG-BCNN,Histograms of Oriented Gradients-Boolean Convolutional Neural Network)與級聯(lián)分類器的交通標志檢測方法。該方法首先訓(xùn)練基于HOG特征的級聯(lián)分類器,在含交通標志的道路場景圖像提取潛在的候選區(qū)域,這些候選區(qū)域?qū)⒆鳛榻ㄗh窗口輸入到一個特殊的CNN,它就像一個布爾邏輯器用以判斷窗口是否為交通標志。布爾卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為級聯(lián)分類器的最后一級對誤檢區(qū)域進行過濾,從而排除誤檢提高檢測率。針對交通標志識別中網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜識別效率低的問題,本文提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速交通標識牌識別的方法(FTSR-CNN:Fast Traffic Sign Recognition Based on Convolution Neural Network)。該方法利用卷積核滑動濾波提取特征,通過池化技術(shù)降維,前向?qū)W習(xí)過程中求得網(wǎng)絡(luò)的損失,反向傳播中利用隨機梯度下降法極小化損失,通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的參數(shù)和激活函數(shù)類型來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能。實驗結(jié)果表明,在交通標志的檢測和識別方面,本文提出的方法能夠?qū)崿F(xiàn)較高的檢測率和分類精度,同時保證檢測和識別效率。最后,本文通過結(jié)合交通標志檢測與識別的方法構(gòu)建了交通標志識別系統(tǒng)。在行車記錄儀中獲取的多個視頻上進行測試,取得了很好的實驗效果。
[Abstract]:Traffic signs are widely used in road traffic, because of the influence of many uncontrollable factors, such as weather and light changes, physical occlusion, motion blur, etc. Accurate detection and rapid identification of traffic signs is a major challenge for researchers. In order to solve the problem of false detection in existing traffic sign detection algorithms, this paper presents a method of traffic sign detection based on gradient direction histogram (HOG-BCNN,Histograms of Oriented Gradients-Boolean Convolutional Neural Network) combined with Boolean convolution neural network (HOG-BCNN,Histograms of Oriented Gradients-Boolean Convolutional Neural Network) and cascaded classifier (Cascade classifier). The method first trains a cascade classifier based on HOG features to extract potential candidate regions from road scene images with traffic signs. These candidate regions will be input to a special CNN, as a suggested window, which is like a Boolean logic to determine whether the window is a traffic sign or not. The Boolean convolution neural network model is used as the last level of cascade classifier to filter the error detection area, thus eliminating the false detection and improving the detection rate. In view of the low efficiency of complex network structure recognition in traffic sign recognition, a fast traffic sign recognition method based on convolution neural network (FTSR-CNN:Fast Traffic Sign Recognition Based on Convolution Neural Network).) is proposed in this paper. In this method, the feature is extracted by convolution kernel sliding filter, the dimension is reduced by pool technique, the network loss is obtained in the process of forward learning, and the stochastic gradient descent method is used to minimize the loss in back propagation. The network performance is optimized by adjusting the parameters and activation function types in the network structure. The experimental results show that the method proposed in this paper can achieve high detection rate and classification accuracy, and ensure the efficiency of detection and recognition. Finally, a traffic sign recognition system is constructed by combining the detection and recognition of traffic signs. The test is carried out on several videos obtained from the CarLog, and the experimental results are very good.
【學(xué)位授予單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2233836