基于感兴趣区域的CNN-Squeeze 交通标志图像识别

在公路交通中,针对复杂环境下交通标志识别率不高的问题,提出了一种基于 Kmeans对图像聚类,切割图像感兴趣区域(Regions of Interest, ROI),并利用方向梯度直方图特征(Histogram of Oriented Gradient, HOG)与卷积运算,特征加权(CNN-Squeeze)相结合的交通标志识别方法.首先,采用 K-means对交通标志图像进行三角形、圆形图像二聚类,并利用制作的切割模板切割 ROI 并提取 HOG 特征;然后,利用卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)对 HOG特征进行过滤、降维,并通过 Squeeze网络对过滤后的二次特征进行重要性标定;最后,训练该网络模型并实现对交通标志的识别.仿真结果表明,与 BP网络、SVM 及CNN对比,本文方法在保证训练时间的同时,识别精度达到98.58%.     

图像压缩中的多级感兴趣区域编码方法

为了解决压缩图像质量与容积的矛盾,尤其当需要对图像采用大压缩比的情况下,使得压缩图像的视觉效果更好,提出了一种多级感兴趣区域编码方法.该方法首先对所要压缩的图像进行重要性划分,然后通过对划分的不同区域采用不同的压缩比,满足了人们对不同区域的不同压缩质量要求,得到了令人满意的图像压缩质量.     

图像压缩中的多级感兴趣区域编码方法

为了解决压缩图像质量与容积的矛盾,尤其当需要对图像采用大压缩比的情况下,使得压缩图像的视觉效果更好,提出了一种多级感兴趣区域编码方法.该方法首先对所要压缩的图像进行重要性划分,然后通过对划分的不同区域采用不同的压缩比,满足了人们对不同区域的不同压缩质量要求,得到了令人满意的图像压缩质量.     

基于HOG-Gabor特征融合与Softmax分类器的交通标志识别方法

为了提高交通标志识别的正确率和实时性, 提出了一种基于HOG-Gabor特征融合与Softmax分类器的交通标志识别方法。采用Gamma矫正方法提取HOG特征, 采用对比度受限的自适应直方图均衡化方法提取Gabor特征, 基于线性特征融合原理, 将提取的HOG和Gabor特征向量直接串联, 得到刻画交通标志的融合特征向量, 采用Softmax分类器对融合特征向量进行分类, 采用德国交通标志识别基准(GTSRB) 数据库测试了所提方法的有效性, 比较了基于单特征与融合特征的交通标志识别效果。试验结果表明: 在图像增强过程中, 针对HOG特征, 采用Gamma矫正方法的分类正确率最大, 为97.11%, 针对Gabor特征, 采用限制对比度的直方图均衡化方法的分类正确率最大, 为97.54%;采用Softmax分类器的最小分类正确率为97.11%, 耗时小于2s;针对HOG-Gabor融合特征, 采Softmax分类器的识别率高达97.68%, 因此, 基于HOG-Gabor特征融合与Softmax分类器的交通标志识别方法的识别率高, 实时性强。     

基于信息熵的交通标志信息认知计算模型

交通标志信息认知的有效性直接影响交通行为的安全和舒适程度,在交通标志设计时应当 重点关注。以信息论为基础,从研究交通标志传递的交通信息入手,引入满足需求程度、易于理 解程度和预先学习程度作为计算指标,建立信息熵模型。选取中国、美国、日本和英国的城市主 干路交叉口交通指路标志进行案例分析,应用信息熵模型计算交通标志传递的交通信息认知的有 效性。研究发现：信息熵模型可有效量化交通标志信息认知水平,进而科学地反映交通标志版面 的优劣;由于传递了需求程度较高且易于理解的信息,中国组实验标志信息认知程度较高。     

基于加权密集连接卷积网络的快速交通标志检测

为提高算法对交通标志快速定位的准确性,改善现有检测算法在复杂交通环境下检测效果不佳、实时性较差的问题,提出一种基于动态加权密集连接卷积网络的交通标志快速检测算法. 选用YOLOv2 作为基础网络,通过增加动态加权密集块对各层特征图的权重进行调节,实现深层高语义信息和浅层低语义信息的融合;使用MobileNet 轻量化网络结构,通过可分离卷积操作有效降低网络的计算成本;针对池化操作中图像特征丢失严重问题引入 CBAM模块,利用通道注意力和空间注意力信息增强关键特征的表达能力. 实验结果表明,本文算法在GTSDB数据集上分别达到了96.14%的检测精度和139 frame/s 的检测速度,在保证较高检测精度的同时,能够有效提高检测效率,满足实时检测要求.     

图像感兴趣区域提取技术研究

感兴趣区域提取技术在图像分析与处理领域中起着重要的作用。文中对现有的感兴趣区域提取技术进行了深入探讨，详细研究了当前几种较具代表性的感兴趣区域提取技术，并对其提取效果做了评价。总结了它们的优缺点以及适用场景，为用户选取合适的感兴趣区域提取方法，提供了实验依据。     

无链表图像感兴趣区域编码算法

针对基于链表实现的感兴趣区域编码算法占用存储资源较多的问题,提出了一种无链表的编码算法.在SPIHT(等级树集合分裂)编码过程中,采用标志位图表示系数和集合的重要件信息;优先编码感兴趣区域,利用队列缓存非感兴趣区域系数和集合信息;编码非感兴趣区域时,从队列中恢复编码所需的重要件信息.编码过程不需要提升感兴趣区域小波系数,能实现感兴趣区域重建质量的精确控制.仿真实验表明,该算法优于提升小波系数的感兴趣区域编码算法;当编码码率为1 bpp(比特/像素)时,其存储需求仅为链表实现的感兴趣区域分离编码算法的1/10.     

基于金字塔多尺度融合的交通标志检测算法

为了解决传统交通标志检测算法针对小目标交通标志检测时存在误检与漏检的问题,提出了一个基于金字塔多尺度融合的交通标志检测算法;为了提高算法对交通标志的特征提取能力,引入ResNet残差结构搭建算法的主干网络,并增加网络浅层卷积层数,以提取较小尺度交通标志目标更准确的语义信息;基于特征金字塔结构的思想,在检测结构中引入4个不同预测尺度,增强深层和浅层特征融合;为了进一步提高算法检测精度,引入GIoU损失函数定位交通标志的锚点框,利用k-means算法对交通标志标签信息进行聚类分析并生成更精准的先验框;为了验证算法的泛化性与解决试验所用数据集TT100K的类间不平衡问题,增强与扩充了数据集。试验结果表明：本文算法的精确率、召回率与平均精度均值分别达到了86.7%、89.4%与87.9%,与传统目标检测算法相比有显著提高;多尺度融合检测机制、GIoU损失函数与k-means的引入能够不同程度提高算法的检测性能,使算法检测精确率分别提升4.7%、1.8%与1.2%;提出算法针对不同尺度交通标志检测时均有更优越的性能表现,在TT100K数据集中的(0, 32]、(32, 96]与(96, 400]尺度下的检测召回率分别达到90%、93%与88%;与YOLOv3相比,提出算法在不同天气、噪声与几何变换等干扰下均能实现对交通标志的正确定位与分类,证明了提出算法具有良好的鲁棒性与泛化性,适用于道路交通标志检测。     

基于可变交通标志在城市道路指路系统中的应用研究

交通指路标志是道路交通安全设施的重要组成部分,道路交通标志牌可为交通参与者提供清晰直观且易于理解的交通指示信息,是疏导交通的重要标志.从可变交通标志在城市道路中的实际应用角度出发,对设置方式、预警信息分类、实例展示、未来需求等方面进行研究探讨,结合可变交通标志在城市交通中应用的相应案例,给出相应的交通信息显示解决方案,...     

融合式空间塔式算子和HIK-SVM的交通标志识别研究

在交通标志识别问题上,提出了一种基于融合式的空间塔式算子和直方图交叉核支持向量机(HIK-SVM)的分类方法.在该方法中,通过提取图像的灰度塔式词袋直方图(Gray-PHOW)特征、颜色塔式词袋直方图(Color-PHOW)特征和塔式边缘方向梯度直方图(PHOG)特征来对交通标志的外观、颜色和轮廓信息进行描述.通过提取空间塔式直方图特征,能很好地对图像各种特征的空间分布状况进行描述.提取到图像的外观、颜色、轮廓和特征的空间分布信息后,对其进行融合,最后得到的融合式的空间塔式特征具有很强的鲁棒性.将该融合式特征送入HIK-SVM进行训练和分类,取得了极其高的识别效果.     

基于人类工效学的指路标志视认性研究

为提高交通标志的视认性,促进道路交通安全,对指路标志视认性的影响因素进行了定量 研究。首先,基于人类工效学理论对评价指标进行分析,得到11 个指路标志视认性的影响因素,建立指路标志视认性的评价模型,采用定性评估与定量评价相结合的方法对模型参数进行标定。然后,在大量问卷调查的基础上,通过层次分析法得到了不同影响因素的权重值,结果表明标志的设置位置、遮挡情况、字型尺寸以及字数多少对其视认性的影响最为显著,且其权重值分别为0.140, 0.130, 0.127和0.106。最后,通过对南京市虎踞北路高架桥处的指路标志进行分析,验证了 该模型的合理性与可靠性。     

高速公路动、静态标志一体化研究

从高速公路动、静态标志一体化的基础条件入手,首先对标志信息一体化内容进行研究挖掘;基于认知模型进行最小前置距离分析和基于短时记忆进行最大前置距离分析,在此基础上得出动、静态标志合并距离条件,为高速公路动、静态标志具体的一体化方案提供了空间约束条件。最后,以设计速度为120km／h的双向四车道高速公路为例,提出了标志一体化的基本方案及设计示例。     

公路交通标志的版面设计

公路交通标志的设计与设置是公路交通安全设施设计的重要组成部分。合理的交通标志设计可以有效地提高公路的使用效率和安全性。     

关注交通标志应用方法低成本营造和谐交通

长期以来,对于交通标志的制作和能效往往被人们所忽视,交通标志的材料、形式、内容、色泽、亮度、设置方式和位置等等,都很难让人感受到交通管理与社会进步的和谐,甚至破坏了城市形象,影响了交通效率,甚至成为交通隐患.因此必须提高人们对交通标志设置重要性的理解和认识,这样才能为构建和谐交通做出科学、积极的贡献.