数字图像处理在道路交通数据采集中的应用研究

主要研究数字图像处理技术在MDCS中对于交通标志信息自动识别的应用,通过多级图像提取和多种特征识别和匹配算法,提高交通标志识别的准确率,从而大大提高交通标志数据的采集和更新周期。

实用交通标志自动识别方法

交通标志的自动识别对于导航电子地图数据采集和更新效率的提高有着重要的应用价值．通过对交通标志影像的特征分析，在RGB模型的基础上，使用自适应分量域值进行图像的归一化，能快速准确地抽取交通标志特征影像．采用多向颜色直方图最小二乘法特征匹配进行特征识别，可以有效地识别出变形、缩放、部分遮挡及污脏的交通标志，通过C#编程进行相关图像处理算法的实现，在对实际的交通标志影像的自动识别试验中取得了良好的效果．

基于数据库的海量GDF导航电子地图数据处理方法

改进的GDF4.0拓展了GDF3.0标准的灵活性,允许非完全拓扑的表达方式存在,大大降低了GDF的处理难度,具有更强的实用性。目前全球最大的导航电子地图供应商Navteq和Tele Atlas所发布的GDF数据还是基于3.0的标准,本文借助于关系数据库作为中间平台,采用脚本和模板技术,结合一定的控制台程序开发,有效地将海量GDF3.0数据转化更实用的GDF4.0数据,并已应用在实际的工作中。