基于机器视觉的交通标志检测算法研究开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

本课题的意义近年汽车工业以及公路交通事业发展迅猛，智能交通系统its（intelligent transportation system）应运而生。

公路部门在不同道路设置了不同的交通标志，用于提示驾驶员道路交通情况。

基于机器视觉的交通标志检测是its的重要组成部分。

2. 研究的基本内容和问题

研究的目标、内容和拟解决的关键问题研究目标　　基于对我国交通标志特征的初步了解和认识，选择适当的交通标志图像作为研究对象，通过对色彩空间转换、去噪、滤波、各种检测算法的学习研究，了解图像处理、计算机视觉、模式识别等相关领域的最新研究成果，拟用vc 设计编程工具，研究并比较各种交通标志检测提取算法的效果。

研究内容1．试验图像的采集自然道路交通环境下，拟通过数码相机采集含交通标志的图像，；2．采集图像的分析与处理　　(1)操作流程　　 1.颜色空间转换 rgb->hsi rgb->hsv rgb->cie 因为交通标志主要有红、黄、蓝3种区分颜色，所以只需要对这3种颜色进行提取，就可以初步锁定候选交通标志区域并二值化。

　　 2.膨胀与腐烛操作、开与闭操作消除部分噪声影响。

3. 研究的方法与方案

研究方法及实验方案理论学习。

查找文献并学习各种交通标志检测算法，了解算法的优缺点适应场景。

算法仿真。

4. 研究创新点

拟用多种交通标志检测算法在vc 平台实现，以比较其检测效果、用时以及鲁棒性。

5. 研究计划与进展

研究计划及预期进展　 2014年2月，采集包含交通标志的道路图像，查阅相关文献资料和技术档案，学习图像处理，基于机器视觉的交通标志检测算法等。

　　2014年3月，学习多种交通标志检测算法，并在计算机上实现其中3-4种。

根据实际情况改进和优化算法。