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系統識別號 U0002-1608200923255600
中文論文名稱 交通標誌偵測與辨識
英文論文名稱 Traffic Sign Detection and Recognition
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 資訊工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Computer Science and Information Engineering
學年度 97
學期 2
出版年 98
研究生中文姓名 王宗任
研究生英文姓名 Tsung-Jen Wang
電子信箱 694190660@s94.tku.edu.tw
學號 694190660
學位類別 碩士
語文別 中文
第二語文別 英文
口試日期 2009-06-15
論文頁數 53頁
口試委員 指導教授-洪文斌
委員-謝文恭
委員-范俊海
委員-洪文斌
中文關鍵字 交通標誌偵測  「色相-飽和度-亮度」色彩模型  樣板比對 
英文關鍵字 traffic sign detection  HSV color model  template match 
學科別分類 學科別應用科學資訊工程
中文摘要 本篇論文中,我們利用影像上連通區域的顏色與形狀,判斷交通標誌的位置與類型,並以樣板比對來辨識交通標誌內部的訊息,提供駕駛人關於交通標誌的資訊。
本系統主要分為兩階段:交通標誌偵測與辨識。偵測部份首先利用交通標誌在HSV色彩模型(HSV color model)中的顏色範圍,篩選出交通標誌的候選區域,再利用連通區域標示(connected component labeling),與邊緣偵測(edge detection)確認交通標誌的位置,辨識部分則將偵測到的交通標誌作正規化的處理,接著依據形狀分辨交通標誌類型,最後輸入至樣板比對(template match)系統,即可確認交通標誌上的訊息。
本系統著重於利用簡單運算來達到良好的偵測率,輸入圖片格式為640x480 RGB圖片,執行圖片平均時間為671.9 ms,實驗樣本的平均偵測率結果為95%,平均辨識率為81%。
英文摘要 In this paper, we use color and shape to detect and classify traffic signs. Then, the message on the traffic sign is recognized for driver.
The method consists of two phases: traffic sign detection and recognition. In the detection stage, we use the distribution of traffic sign on HSV color model to segment the regions of traffic sign, and then use connected component labeling and edge detection to find positions of traffic signs. In the recognition stage, the detected traffic signs are normalized and classified by shape detection. Finally, we input the result to template match system, so information on traffic signs is identified.
Our system uses simple algorithm to achieve high detection rate. The format of input image is 640×480 true color bitmap. The average execution time for each image is 671.9ms, the detection rate is 95% and the recognition rate is 81%.
論文目次 目錄 III
圖目錄 V
表目錄 VII
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 3
1.3 研究方法 3
1.4 論文架構 4
第二章 文獻探討 5
2.1基本影像處理 5
2.1.1 灰階轉換 5
2.1.2二値化 6
2.1.3連通區域標示 7
2.2交通標誌偵測 8
2.3 交通標誌辨識 11
第三章 交通標誌偵測與辨識 15
3.1 系統架構 15
3.2 HSV色彩模型系統 18
3.3 連通區域表示 22
3.4 二値化 24
3.5 邊緣偵測 25
3.6 正規化 30
3.7 樣板比對 31
第四章 實驗結果 33
第五章 結論 41
5.1 評估與討論 41
5.2 未來發展與方向 42
參考文獻 44
附錄 47
附錄—英文論文 49

圖目錄
圖1.1 系統架構圖. 3
圖2.1 二値化. 6
圖2.2 連通區域標示. 8
圖2.3 (a)原圖 (b)式(1) (c)式(2) 9
圖2.4 UV平面 Y=127. 10
圖2.5 (a)二値化圖(b)X軸累積圖(c)Y軸累積圖. 12
圖2.6 (a)三等份X軸累積圖(b)三等份Y軸累積圖 12
圖3.1 系統流程圖. 17
圖3.2 色相(H)和飽和度(S)平面. 19
圖3.3 HSV色彩模型. 19
圖3.4 交通標誌拍攝圖. 21
圖3.5 交通標誌HSV紅色色彩分離. 21
圖3.6 交通標誌. 22
圖3.7 影像連通區域標示. 23
圖3.8 原圖640x480. 23
圖3.9 縮小圖片320x240 23
圖3.10 縮小圖HSV紅色分離圖. 23
圖3.11 原圖HSV紅色分離. 23
圖3.12 原圖 24
圖3.13 HSV紅色分離. 24
圖3.14 二値化. 24
圖3.15 去除雜訊. 24
圖3.16 邊緣偵測. 25
圖3.17 找出交通標誌邊緣線. 26
圖3.18 交通標誌內框 26
圖3.19 相連交通標誌. 27
圖3.20 外圍異常的交通標誌. 28
圖3.21 井字示意圖. 29
圖3.22 井字偵測形狀. 30
圖3.23 正規化及二値化. 31
圖4.1 系統執行前畫面. 34
圖4.2 系統執行後畫面. 34
圖4.3 原始影像 35
圖4.4 HSV色彩轉換保留紅色物件 35
圖4.5 二値化與去除雜訊 36
圖4.6 找出交通標誌內側邊緣. 36
圖4.7 找出交通標誌內容物及辨識出相符合標誌 36
圖4.8 正確偵測畫面(1) 38
圖4.9 正確偵測畫面(2) 38
圖4.10 正確偵測畫面(3) 38
圖4.11 正確偵測畫面(4) 39
圖4.12 錯誤偵測畫面(1) 39
圖4.13 錯誤偵測畫面(2) 39


表目錄
表4.1 交通標誌偵測結果. 37
表4.2 交通標誌辨識結果. 37


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