刍议交通标志识别技术在智能交通系统中的应用.pdf

交通标志识别技术是智能交通系统（ITS）中不可或缺的一部分，该技术涉及计算机视觉、图像处理、模式识别等多个领域。其目的在于帮助车辆驾驶员实时获取路况信息，从而提升道路通行能力、行车安全和交通效率。 智能交通系统的出现，主要是为了解决随着城市化进程快速推进，道路交通压力增大、交通拥堵现象日益严重、交通安全问题日益受到关注等问题。ITS通过综合运用计算机处理技术、数据通信技术、信息技术和电子传感控制技术等建立起全方位、大范围的综合运输管理系统，目的是实现对道路交通的准确、实时、高效管理。 交通标志识别系统（TSR）在智能交通系统中扮演着重要角色。TSR利用车辆上的摄像头或摄像机采集道路标志图像，并通过计算机视觉技术自动检测和识别这些图像中的标志信息。这些信息可以为驾驶员提供辅助驾驶功能，帮助他们有效驾驶车辆，预防交通事故发生，保持路网交通流畅。 交通标志识别技术对提高交通安全性和交通效率有重要作用。一方面，它为出行者提供实时的交通路线引导，避免迷路和违规驾驶，降低交通事故发生率；另一方面，通过智能交通系统控制中心的路网监控和引导，驾驶员能选择最佳行车路线，节省行驶时间，提高路网设施利用率，保障安全性，同时降低尾气排放，减少环境污染，提高生活质量。 在实际应用中，交通标志的识别主要分为两个步骤：检测与识别。检测阶段的目标是从复杂的外部自然场景图像中快速高效地识别出交通标志。常用的检测方法包括基于颜色信息的检测和基于形状信息的检测。识别阶段则是对检测到的目标区域进行有效性判定，并识别标志的具体含义，涉及到交通标志的分类问题。针对此问题，研究人员提出了包括统计分类算法、神经网络分类算法、句法分类算法和集成分类算法等多种分类算法。 统计分类算法，如基于颜色直方图匹配的方法，通过计算图像中特定颜色区域的直方图来判断是否为交通标志。神经网络分类算法利用神经网络强大的学习和泛化能力，通过训练来识别标志。句法分类算法依赖于预定义的规则，将交通标志分解为更简单的元素进行识别。集成分类算法则结合了上述方法的优点，通过多个分类器的集成提高识别准确率。 研究交通标志识别技术在智能交通系统中的应用具有重要的实际价值。随着技术的进步和研究的深入，交通标志识别系统将继续向着更高的鲁棒性和准确性发展，这将进一步推动智能交通系统的创新与发展，有效解决道路交通面临的一系列挑战。