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　　1、交通标志识别B U S I N E S SPART ONE什么是交通标志什么是交通标志交通标志 交通标志，用文字或符号传递引导、限制、警告或指示信息的道路设施。又称道路标志、道路交通标志。在交通标志中一般是以安全、设置醒目、清晰、明亮的交通标志是实施交通管理，保证道路交通安全、顺畅的重要措施。交通标志的类型 交通标志有多种类型，可用各种方式区分为：主要标志和辅助标志；可动式标志和固定式标志；照明标志、发光标志和反光标志；以及反映行车环境变化的可变信息标志。交通标志的历史（1）早在中国周代，已有“列树以表道”的记载。（2）在古罗马时代，从罗马到加普亚的军用大道上设有里程碑和指路牌英国英格罗斯特郡

　　2、的英特恩沼泽地路政局是最早在道路上设置交通标志的行政管理部门。（3）1903 年，由于法国汽车联盟的积极推进而使法国成为世界上最早的在全国范围内使用统一的汽车交通标志的国家。交通标志的历史（4）1908 年，在巴黎召开的首届国际道路会议上，曾提出统一交通标志的议题，决定实行国际统一的交通标志。（5）1935 年，美国的第一版统一交通控制设施手册（Manual of United Traffic Control Devices）出版，向全美国推荐了统一制作交通标志的办法和标准，手册里甚至还提到了建议使用“发光材料”制作交通标志，以改善夜间交通安全的条件。（6）1968 年，联合国公布道路交通和道

　　3、路标志、信号协定作为各国制定交通标志的基础。交通标志的种类道路交通标志分为主标志和辅助标志两大类。（1）主标志又分为警告标志、禁令标志、指示标志、指路标志、旅游区标志和道路施工安全标志六种。（2）辅助标志是在主标志无法完整表达或指示其内容时，为维护行车安全与交通畅通而设置的标志，为白底、黑字、黑边框，形状为长方形，附设在主标志下，起辅助说明作用。B U S I N E S SPART TWO如何识别交通标志如何识别交通标志 风识别交通标志的方法（1）传统的图像处理+机器学习办法（2）深度学习 识别交通标志的方法 交通标志牌为了起到其警示作用，在颜色和形状上都有着易区分性，对于颜色特征为外框均为

　　4、鲜艳的红色、形状特征为均为圆形的交通标志牌，可使用右图所示思路，使用传统的图像处理+机器学习办法实现交通标志的识别。 颜色分割 最直观、简单的是利用RGB颜色空间来描述图像的色彩情况，但是，RGB色彩空间极易受到光线情况的影响，鲁棒性并不是很好，所以在相关论文中，很少有人直接使用RGB色彩空间进行色彩分割。而实际上，拿有限的样本和测试集进行测试，RGB色彩分割效果在图像成像质量较理想的时候效果极佳，但是的确容易受到干扰，所以采用HIS色彩空间。 颜色分割 色调H（Hue）：与光波的波长有关，它表示人的感官对不同颜色的感受，如红色、绿色、蓝色等，它也可表示一定范围的颜色，如暖色、冷色等。 饱和度

　　5、S（Saturation）：表示颜色的纯度，纯光谱色是完全饱和的，加入白光会稀释饱和度。饱和度越大，颜色看起来就会越鲜艳，反之亦然。 亮度I（Intensity）：对应成像亮度和图像灰度，是颜色的明亮程度。 基于形状（圆形）检测的ROI提取 在进行颜色分割之后，得到的只是一个粗略的交通标志牌ROI区域， 还会留下一些噪声以及一些和目标区域面积相当或者比目标面积略大的区域，这时候就还需要进行一些图像预处理，为准确检测交通标志牌打下坚实基础。基于圆度的圆检测算法的流程如右图所示。 基于形状（圆形）检测的ROI提取中值滤波，图上效果不是很明显，但是实际上可以一定程度上滤掉单个噪点，对得到准确的结果会

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　　6、有一定的帮助；形态学处理，最后我们的目的是要得到一个封闭的区域，所以，颜色分割后的结果很可能不会是比较理想封闭的圆形，那么选用的33腐蚀模板，77膨胀模板，这样检测到的圆形将基本不会产生缺口，保证是一个封闭的形状。 基于形状（圆形）检测的ROI提取图像填充，有了上述步骤得到的封闭圆形，我们接下来就可以填充封闭图形了。轮廓检测，初步筛选ROI，要想使用基于圆度的圆检测算法，则需要从图像中提取初步的ROI来进行筛选。圆度算法检测，实际上这是利用了非常简单的数学约束，来对检测到的区域进行圆形验证。ROI区域无效像素面积约束，这是进一步确定筛选后的ROI区域是目标圆形区域。 SVM分类（1）图像预处理

　　7、，首先将无效像素全部去除，只留下圆形ROI有效区域。 SVM分类（2）进行二值化处理，二值化后的图像特征更为清晰。 使用深度学习 随着深度学习的浪潮再次被掀起，深度学习被应用到了越来越多的领域，包括交通标志识别。 训练数据集 使用深度学习的第一个挑战就是去找到一个优秀的训练数据集。 BelgiumTS数据集 BelgiumTS数据集是一个优秀的数据集。它包含62种交通标志，同时数据集的训练数据足够多，但是测试数据集又很小，可以非常方便的展开研究。 处理尺寸不同的图片 大多数图片分类的神经网络需要固定输入的大小，所以，我们需要将所有图片调整为相同的大小。 在网上有许多开源的神经网络模型可用于交通标志识别。我们开发了一个简单的交通标志识别案例，具体见：“交通信号标志识别使用说明.docx”模型选取与训练THANK

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