一种实时搜索及识别交通标志的方法及装置制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种实时搜索及识别交通标志的方法及装置。该装置包括：视频信息采集单元，接口总成，处理单元，显示单元及扬声器。该方法包括：实时采集车辆周边视频信息；发送车辆周边视频信息到车机；实时搜索车辆周边视频信息里的交通标志；将本次搜索到的多个交通标志在显示器上显示出来供驾驶员随时查看直到下一次搜索到新的交通标志则更新显示；在搜索到交通标志后对其内容进行识别，3秒内识别出当前的多个交通标志内容并用语音提示驾驶员。本发明的优点是：车机实时搜索车辆周边的交通标志并在随后进行内容的识别，使得驾驶员能及时得到语音提示并且在随后可以通过LCD显示器查看最近遇到的交通标志图像。
【专利说明】一种实时搜索及识别交通标志的方法及装置
【技术领域】
[0001]本发明涉及车载电子领域，尤其涉及一种实时搜索及识别交通标志的方法及装置。
【背景技术】
[0002]交通标示识别是驾驶辅助系统中一个重要的内容，因为它可以为驾驶者提供重要的安全信息，例如警告交通标志可以提醒驾驶者附近可能的危险，限速交通标志则可以让驾驶者保持安全车速。系统会将把交通标志在屏幕上显示让驾驶者随时查看。
[0003]交通标志识别算法是一个有挑战性的问题，存在三大难题(I)车载摄像头的低分辨率传感器及低精度的光学系统导致低质量的图像，此外天气影响及光照变化进一步恶化图像质量⑵交通标志的旋转，残缺，被阻挡及尺寸不一⑶需要很强的处理能力以满足实时的应用。一些简单的算法，例如模板匹配，很难在低质量的图像上有效识别，更不用说存在旋转和残缺的情况。
[0004]基于这些困难，本发明针对实际环境下的应用，使用Hough变换搜索交通标志，使用提取梯度方向直方图(HOG)特征，主成分分析(PCA)投影，线性判别分析(LDA)投影及最近邻搜索的方法识别交通标志。本方法在低质量图像上及交通标志存在旋转和部分残缺情况下均能较好的识别率。由于使用的识别算法相当耗时，本发明采取了多线程并行的方式分别进行搜索和识别的处理，系统能够实时的进行搜索并在搜到到交通标志的3秒内完成识别。
【发明内容】
[0005]为了在实际环境下搜索和识别交通标志，本发明使用Hough变换搜索交通标志，使用提取HOG特征，PCA投影，LDA投影及最近邻搜索的方法识别交通标志。本方法在实际环境中从车载摄像头获取的低质量的图像中能较准确的搜索识别交通标志，本发明属于驾驶辅助系统。
[0006]为解决车载处理器运算能力不足以实时进行搜索及识别的问题，本发明设计了如下解决方案，一种实时搜索及识别交通标志的方法，包括以下步骤:
采集车辆周边视频信息；
发送车辆周边视频信息到处理单元；
搜索并识别车辆周边视频信息里的交通标志；
显示并语音提示驾驶员识别出的交通标志。
[0007]进一步地，搜索并识别车辆周边视频信息里的交通标志包括如下步骤:
对视频信息进行Canny边缘检测；
对边缘进行基于梯度的Hough圆检测并标记圆的位置；
根据圆的位置在原图像中提取图像并且尺寸归一化到32X32像素，得到标志物图像并将标志物图像在IXD显示器上显示；提取标志物图像HOG特征；
对HOG特征进行PCA投影及重建，根据重建结果判断是否为交通标志，若不是交通标志结束本次处理；
对主成分进行LDA投影，计算投影向量与每一个交通标志类中心距离，用最近邻法识别交通标志。
[0008]进一步地，Canny边缘检测的步骤如下:
高斯模糊减少噪音；
计算梯度；
沿梯度方向进行非极大值抑制；
双阀值检测并连接边缘。
[0009]所述Canny边缘检测的步骤如下:使用3X3的模板
【权利要求】
1.一种实时搜索及识别交通标志的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤: 采集车辆周边视频信息； 发送车辆周边视频信息到处理单元； 搜索并识别车辆周边视频信息里的交通标志； 显示并语音提示驾驶员识别出的交通标志。
2.根据权利要求1所述的一种实时搜索及识别交通标志的方法，其特征在于，搜索并识别车辆周边视频信息里的交通标志包括如下步骤: 对视频信息进行Canny边缘检测； 对边缘进行基于梯度的Hough圆检测并标记圆的位置； 根据圆的位置在原图像中提取图像并且尺寸归一化，得到标志物图像并将标志物图像在LCD显不器屏眷上显不； 提取标志物图像梯度方向直方图特征； 对梯度方向直方图特征进行主成分分析法投影及重建，根据重建结果判断是否为交通标志，若不是交通标志结束本次处理； 对主成分进行基于Fisher线性判别方法投影，计算投影向量与每一个交通标志类中心距离，用最近邻法识别交通标志。
3.根据权利要求1或2之一所述的一种实时搜索及识别交通标志的方法，其特征在于:Canny边缘检测的步骤如下: 高斯模糊减少噪音； 计算梯度； 沿梯度方向进行非极大值抑制； 双阀值检测并连接边缘。
4.根据权利要求1或2之一所述的一种实时搜索及识别交通标志的方法，其特征在于:根据边缘进行基于梯度的Hough圆检测的步骤如下: 申请一个二维累加器阵列并置O ; 计算每个边缘点梯度方向； 根据梯度方向及假定的圆半径计算圆心； 根据圆心对累加器进行累加； 根据累加器的极大值得到圆心； 根据每一个边缘点到圆心的距离得到最佳半径。
5.根据权利要求1或2之一所述的一种实时搜索及识别交通标志的方法，其特征在于:提取梯度方向直方图特征的步骤如下: 伽马矫正； 计算梯度； 在每个细胞单元内根据梯度进行9方向的加权投票，得到9个直条的梯度方向直方图； 每4个相邻细胞单元组成一个区块，对一个区块的36维向量归一化； 串接每个区块的向量，得到整个窗口的1764维梯度方向直方图特征。
6.根据权利要求1或2之一所述的一种实时搜索及识别交通标志的方法，其特征在于:对梯度方向直方图特征进行主成分分析法投影及重建的步骤如下: 梯度方向直方图特征归一化φ=-ψ ； 主成分分析投影少=<#;
7.根据权利要求1或2之一所述的一种实时搜索及识别交通标志的方法，其特征在于:对主成分进行基于Fisher线性判别方法投影，计算投影向量与每一个交通标志类中心距离，用最近邻法识别交通标志的步骤如下: 对主成分7进行投影ζ = Wr31V ； 计算ζ与每一个类中心距离*^=lk-cse^ill ； 找到距离Z最近的中心及其距离t <β则识别成功，识别为J类； 其中IT3 =Evl^2Jlizc i]为线性判别分析投影矩阵，K为相应的特征向量，Z为线性判别分析投影后的CJ-1维列向量，C为类数，CSBteri为第i个类中心列向量，β为阀值， 需要使用多个交通标志类用线性判别分析方法离线计算》^及€?^。
8.一种实时搜索及识别交通标志的装置，其特征在于，所述装置包括: 视频信息采集单元:用于采集车辆周边视频信息； 接口总成:用于外部设备与处理单元的通信； 处理单元:用于搜索并识别车辆周边视频信息里的交通标志； 显示单元:用于显示识别出的交通标志； 扬声器:用于语音提示驾驶员识别出的交通标志。
9.根据权利要求8所述的一种实时搜索及识别交通标志的装置，其特征在于，所述处理单元为ARM处理器及DSP数字信号处理器。
10.根据权利要求8所述的一种实时搜索及识别交通标志的装置，其特征在于，所述视频信息采集单元包括一个或一个以上摄像头。
11.根据权利要求10所述的一种实时搜索及识别交通标志的装置，其特征在于，所述视频信息采集单元所用摄像头为红外摄像头。
【文档编号】G06K9/00GK103971087SQ201310291136
【公开日】2014年8月6日 申请日期:2013年7月12日 优先权日:2013年7月12日
【发明者】刘 东 申请人:湖南纽思曼导航定位科技有限公司