一种基于机器学习的路面交通标志识别方法

摘要

本发明提出了一种基于机器学习的路面交通标志识别方法。将相机拍摄的图像进行预处理，并转化为灰度图像；将灰度图像的中心点设置为灭点，通过逆透视变换法将灰度图像转化为俯视图；将俯视图进行去背景处理，进行二值化得到二值图像，计算二值图像的最小外包围框，根据待检测标志的几何尺寸特征，筛选得到感兴趣区域；通过样本图像构建训练集以及测试集，通过人工标注将样本图像进行分类，提取每个样本图像的HOG特征作为特征向量，用来训练最终SVM分类器；将待检测图像处理得到感兴趣区域的图像作为待检测样本图像，提取待检测样本图像HOG特征，通过最终SVM分类器根据待检测样本图像HOG特征对待检测样本图像进行分类。本发明可以实现快速高效的检测。