雾霾场景中基于多特征融合的交通标志识别问题研究

项目名称： 雾霾场景中基于多特征融合的交通标志识别问题研究

项目编号： No.61403283

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 王文成

作者单位： 潍坊学院

项目金额： 25万元

中文摘要： 交通标志识别作为智能交通系统研究中的一项关键技术具有重要的科学意义和应用价值。然而在雾霾等天气条件下，大气粒子的散射作用会导致户外视觉系统捕获的图像严重降质，影响了交通标志识别系统的性能。本项目从雾霾天气特有的大气散射机理出发，以提高雾霾环境下交通标志识别率为科学目标，研究探索恶劣天气情况下基于多特征融合的交通标志识别系统的统一框架。在该框架下引入隐马尔科夫随机模型和暗原色先验技术，以期突破传统图像去雾方法需要多幅图像或估计参数过多的问题，建立适用于交通标志识别的单幅图像快速去雾机制。在此基础上，建立基于人类认知机理的“层叠系统”计算模型，实现大场景下快速、准确的标识牌检测跟踪；构建多特征融合的标识牌识别方法，利用不同特征的优势基于多层支持向量机进行训练。以期克服雾霾天气情况下智能交通视觉信息处理所面临的瓶颈困难，为确保国家公共安全、智能交通及相关产业发展提供新的设计思想和理论分析依据。

中文关键词： 交通标志识别；图像去雾；恶劣天气；辅助驾驶系统；

英文摘要： As a key technology of intelligent transportation system, traffic sign recognition has important scientific significance and application value. However, in the haze-weather condition, atmospheric scattering particles always cause the images fall into low

英文关键词： Traffic sign recognition；Image dehazing；Bad weather；Driver assistant system；