实时矩形交通限速标志识别系统

交通限速标志识别系统是汽车辅助驾驶系统的一项重要组成部分,本文提出了一种实时矩形交通标志识别系统.首先采用多尺度多区域的局部二值模式(LBP)特征训练Adaboost分类器进行交通限速标志的检测,然后利用线性预测的算法进行标志跟踪.识别预处理阶段,首先采用投影分析的方法对交通标志进行旋转校正,然后采用基于积分图的自适应二值化方法将图像进行二值化,再利用连通区域标记方法得到包含限速标志数字的最小矩形区域.识别时首先采用主元分析(PCA)进行特征向量提取,然后用聚类的方法构建二叉树的线性支持向量机进行分类识别.在普通笔记本电脑系统配置下,通过大量的实际道路场景的视频数据测试,系统取得了98.3%的正确识别率,平均处理速度达16帧/s.