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    切线斜率的变化对红色环形交通标志的识别有很好的影响

    为了协助驾驶员安全驾驶和有效导航,国家交通部门道路两侧设置了重要交通标志,作为驾驶员的相关交通信息。交通标志的自动识别可以为驾驶员的安全驾驶提供有益的帮助。根据交通标志的视觉识别方法,利用摄像机获取道路场景图像,利用机器视觉和图像处理方法对交通标志进行识别和分类,智能交通标志的识别过程主要分为两个步骤。第一步是检测交通标志。第二步是对符号进行分类,确定符号的语义信息。标志的检测和定位是交通标志分类的基础和条件。
    本论文主要研究自20世纪90年代以来,基于视频的交通标志识别的研究取得了很大的进展,各种算法相继被提出。文献中根据空间的颜色切割和边缘检测算法对图像中的红色像素进行检测。首先对图像进行空间转换,然后进行附录值分割,确定交通标志的方向,提出了基于编码的圆形标志检测方法。将椭圆编码分为左右两段后,搜索左右段的编码特征串,采用模板匹配算法确定椭圆的方向。文献中采用的是根据颜色切割检测圆形标志的方法,闭合值区间的精度很高,标志的颜色褪色或光照条件的变化都会对检测结果产生很大的影响。根据形状编码和变换的精度高,但算法复杂度高,实时性不强。针对上述问题,本文提出了一种基于切线坡度变化计算的交通标志检测方法,对红色圆形交通标志的检测有很好的效果。交通标志的预处理和颜色空间的初始定位。
    颜色是标志牌区别于其他物体的明显特征,因此色彩切割是交通标志检测预处理中最常用的方法之一。现最常用的色彩空间是空间、空间和空间。色彩空间中,通道的值很容易受到光照条件的影响,因此很少直接空间中完成,但是正常光照条件下,如果将两个通道之间的差值控制一定范围内,可以达到很好的效果。如果照明条件不正常,则需要均匀光的图像增强操作。从图1可以看出,图片的红色区域中,权重值和权重值之间的差异非常大,而两者之间的差异非常小。红色权重受光照、褪色等原因的影响,数值不再是,而是小于,如图所示,经过多次实验计算,保证红色信息不丢失的情况下,设置和之间的差值大于,且差值较大,效果最好。
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