交通標(biāo)志

陽(yáng)山關(guān)鍵詞：交通標(biāo)志；目標(biāo)檢測(cè)；聯(lián)邦學(xué)習(xí)；YOLOv5；FATE中圖分類號(hào)：G391.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044（2023）21-0010-050 引言發(fā)展至今，將交通系統(tǒng)與物聯(lián)網(wǎng)、分布式框架以及人工智能等技術(shù)相結(jié)合以保證人們?nèi)粘３鲂械陌踩透咝?。由此生成的智能駕駛正是其中極為重要的一環(huán)。智能駕駛依靠的即是對(duì)數(shù)據(jù)的快速處理和高效的運(yùn)算，但在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境良好且車輛停駛的情況下，也會(huì)造成巨大的算力浪費(fèi)。如何有效地利用起車載設(shè)備的計(jì)算資源，避免其

對(duì)城市道路的交通標(biāo)志在真實(shí)路況中存在光照不均、遮擋等因素導(dǎo)致的在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中出現(xiàn)參數(shù)量過(guò)多、檢測(cè)速度慢等問(wèn)題，文章基于原有YOLOv5s的網(wǎng)絡(luò)框架提出一種改進(jìn)后的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)Shuffle-Block，首先選用開(kāi)源的CCTSDB數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，引入Shuffle-Block模塊替換YOLOv5s原始的CSPDarknet主干網(wǎng)絡(luò)，使得YOLOv5s的網(wǎng)絡(luò)模型輕量化，降低模型的復(fù)雜程度。關(guān)鍵詞：YOLOv5s；交通標(biāo)志；深度學(xué)習(xí)；目標(biāo)檢測(cè)中圖分類號(hào)：TP1

網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，交通標(biāo)志圖像識(shí)別精度越來(lái)越高，與此同時(shí)其層數(shù)也在不斷加深，從而增加了模型的復(fù)雜度，導(dǎo)致了交通標(biāo)志識(shí)別實(shí)時(shí)性不佳的問(wèn)題。在交通標(biāo)志識(shí)別領(lǐng)域中，YOLO(You Only Look Once)深度學(xué)習(xí)算法因其良好的識(shí)別性能格外引人注目，從2016年Redmon等人[1]提出目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域的YOLOv1模型開(kāi)始，YOLO系列便不斷推陳出新，2020年推出了YOLOv5模型，其性能最佳，適合實(shí)際工程的應(yīng)用。目前許多學(xué)者將YOLO系列應(yīng)用于交通標(biāo)志領(lǐng)域，取

次設(shè)置、提升交通標(biāo)志表面逆反射材料的性能、規(guī)范設(shè)置停車管理標(biāo)志等方面，對(duì)學(xué)校區(qū)域交通設(shè)施設(shè)置效果的影響因素進(jìn)行分析，以提升學(xué)校區(qū)域交通設(shè)施設(shè)置的有效性，從而保證學(xué)校區(qū)域的交通安全。關(guān)鍵詞 學(xué)校區(qū)域;交通設(shè)施;交通標(biāo)志中圖分類號(hào) U491 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2096-8949（2022）13-0175-030 引言隨著我國(guó)城市化進(jìn)程的不斷加快以及道路交通的快速發(fā)展，保證學(xué)校區(qū)域交通安全成為一個(gè)廣泛關(guān)注的問(wèn)題，交通設(shè)施設(shè)置的有效性則是提高學(xué)校區(qū)域交

重要。普通的交通標(biāo)志一般都不會(huì)發(fā)光，只是會(huì)沾有一些特殊的反光材料，利用夜間經(jīng)過(guò)的車輛燈光進(jìn)行反光而對(duì)其進(jìn)行指引。但是由于其特殊的發(fā)光形式，因此在照射光源不足夠的情況下就會(huì)變得難以識(shí)別。因此，本文對(duì)自發(fā)光交通標(biāo)志的制造和布置方案進(jìn)行了研究，旨在為農(nóng)村公路的發(fā)展提供借鑒。關(guān)鍵詞 自發(fā)光 交通標(biāo)志 稀土型自發(fā)光材料 布設(shè)方案中圖分類號(hào)：O439 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-0745（2022）06-0014-03由于改革開(kāi)放后我國(guó)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，從而導(dǎo)

地識(shí)別路側(cè)的交通標(biāo)志識(shí)別牌輔助汽車駕駛運(yùn)行，但是在自然采集的原始圖像環(huán)境復(fù)雜容易影響交通標(biāo)志的檢測(cè)識(shí)別，需要對(duì)原始圖像增強(qiáng)預(yù)處理提高目標(biāo)識(shí)別率。本文設(shè)計(jì)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)，并對(duì)不同的交通標(biāo)志進(jìn)行顏色模型分類，將預(yù)處理后的交通標(biāo)志提取出來(lái)與訓(xùn)練模板進(jìn)行匹配對(duì)比識(shí)別交通標(biāo)志，為智能汽車提供慧眼。1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征識(shí)別BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種[1]，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分為三層，分別是輸入層，隱藏層和輸

要環(huán)境標(biāo)識(shí)為交通標(biāo)志，其是確保先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)日常平穩(wěn)運(yùn)轉(zhuǎn)的前提條件。然而，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)檢測(cè)測(cè)算方法可有條件符合實(shí)際場(chǎng)景信息檢測(cè)訴求，其在使用中產(chǎn)生了諸多不足之處。依據(jù)交通標(biāo)志目標(biāo)檢測(cè)方式，例如：HOG、SIEF等方式方法，要想獲得精準(zhǔn)檢測(cè)結(jié)果，則需人工開(kāi)設(shè)先驗(yàn)狀況方式來(lái)完成，造成算法魯棒性不理想，無(wú)法通過(guò)交通標(biāo)志極為繁雜的實(shí)踐環(huán)境檢測(cè);相反將此核算方式利用在智能化工作中，不光算法消耗大量時(shí)間長(zhǎng)、人工成本提升，同時(shí)不能達(dá)到檢測(cè)計(jì)算方法的及時(shí)性原則。

通管理設(shè)施 交通標(biāo)志 交通標(biāo)線中圖分類號(hào)：TU714 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-0745（2022）04-0073-031 城市道路交通管理設(shè)施概述城市交通管理設(shè)施包括道路交通標(biāo)志、交通標(biāo)線以及信號(hào)燈等，其作用在于指揮車輛與行人有秩序的通行，保障道路通暢，避免交通事故的發(fā)生[1]。城市道路交通管理設(shè)施是伴隨著城市的不斷發(fā)展而逐漸完善，它是現(xiàn)代文明發(fā)展的結(jié)果。城市道路交通管理設(shè)施對(duì)于規(guī)范道路通行有著重要的作用，各種類型的交通管理設(shè)施共同形成了一張安

30024)交通標(biāo)志檢測(cè)是在汽車運(yùn)行過(guò)程中和復(fù)雜的室外交通環(huán)境下進(jìn)行的，比一般靜止的圖像檢測(cè)更難，主要體現(xiàn)在標(biāo)志種類繁多、 運(yùn)動(dòng)模糊、復(fù)雜多變的光照 (天氣)條件、背景環(huán)境干擾、拍攝角度使交通標(biāo)志位置傾斜等問(wèn)題[1]。目前交通標(biāo)志檢測(cè)方法主要包括傳統(tǒng)的圖像檢測(cè)方法和基于深度學(xué)習(xí)的交通標(biāo)志檢測(cè)方法。傳統(tǒng)圖像檢測(cè)方法如基于色彩空間的檢測(cè)方法[2-3]、基于形狀特征的檢測(cè)方法[4-6]和采用兩者結(jié)合方法[7-11]等，傳統(tǒng)圖像檢測(cè)方法容易受環(huán)境影響，無(wú)法滿足高精

場(chǎng)景圖像中，交通標(biāo)志占圖像比例較小導(dǎo)致檢測(cè)精度低問(wèn)題，同時(shí)要求交通標(biāo)志檢測(cè)速度快，提出一種改進(jìn)的單發(fā)多框檢測(cè)（SSD）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型在SSD基礎(chǔ)上融合特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN），在后處理方法應(yīng)用中心點(diǎn)距離非極大值抑制（DIoU-NMS），提高了交通標(biāo)志小目標(biāo)的檢測(cè)精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的SSD 網(wǎng)絡(luò)型檢測(cè)性能顯著提高，其均值平均精度（mAP）比原SSD提高了7.6個(gè)百分點(diǎn)，其每秒幀率（FPS）達(dá)到31.4具備實(shí)時(shí)檢測(cè)能力。關(guān)鍵詞：交通標(biāo)志;實(shí)時(shí)檢測(cè)

中，護(hù)欄以及交通標(biāo)志屬于重要的安全設(shè)施，但是受到諸多因素的影響，其設(shè)施配置存在一定的問(wèn)題，為居民交通安全埋下一定的隱患。因此，針對(duì)山區(qū)農(nóng)村公路護(hù)欄安全和交通標(biāo)志進(jìn)行分析和探究，對(duì)保證形成安全和維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定具有現(xiàn)實(shí)化意義。關(guān)鍵詞：山區(qū)農(nóng)村;公路工程;交通標(biāo)志;護(hù)欄安全公路是連接山區(qū)農(nóng)村和城市的重要交通干線，在開(kāi)展公路建設(shè)中，標(biāo)志標(biāo)線、標(biāo)柱以及護(hù)欄是保障行人和行車安全的重要設(shè)施，其具有路側(cè)保護(hù)、視線誘導(dǎo)以及警示信息等作用，可以避免潛在的交通事故，對(duì)確保交通安全

設(shè)施;護(hù)欄;交通標(biāo)志;交通標(biāo)線引言：安全防護(hù)設(shè)施作為公路交通工程中的重要組成部分，對(duì)公路交通安全運(yùn)行水平影響較大，在公路交通工程之中，通過(guò)有效控制安全防護(hù)設(shè)施的施工質(zhì)量，不但可以確保公路交通運(yùn)行水平得到有效提升，而且能夠顯著減少道路交通安全事故的發(fā)生?；诖耍疚闹饕治龉方煌üこ谈黝惏踩雷o(hù)設(shè)施的質(zhì)量管控要點(diǎn)。1安全防護(hù)設(shè)施的重要作用分析第一，確保道路車輛能夠安全通行。常見(jiàn)的交通安全防護(hù)設(shè)施主要包含護(hù)欄與交通標(biāo)線，通過(guò)對(duì)各類安全防護(hù)設(shè)施質(zhì)量進(jìn)行嚴(yán)格的管

510 引言交通標(biāo)志能夠?yàn)轳{駛?cè)颂峁┲匾牡缆沸畔?，是道路交通安全常用并且十分重要的手段。已有的研究發(fā)現(xiàn)，道路交通標(biāo)志往往不能滿足道路使用者的駕駛需求，雖然我國(guó)道路交通標(biāo)志相關(guān)規(guī)范不斷在改善交通標(biāo)志的視認(rèn)性，但仍然存在一些辨識(shí)性較差的交通標(biāo)志，被誤解的交通標(biāo)志會(huì)給駕駛?cè)藥?lái)危險(xiǎn)甚至造成嚴(yán)重的交通事故。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，駕駛?cè)瞬蛔袷?span id="j5i0abt0b" class="hl">交通標(biāo)志規(guī)則導(dǎo)致的交通事故百分比約為2.2%[1]，因此，有必要對(duì)交通標(biāo)志的理解性進(jìn)行深入研究。國(guó)內(nèi)外關(guān)于交通標(biāo)志的認(rèn)知理解性問(wèn)題已

擾因素，影響交通標(biāo)志實(shí)時(shí)分類正確性。為此，提出基于改進(jìn)支持向量機(jī)提出一種復(fù)雜背景交通標(biāo)志實(shí)時(shí)分類方法。預(yù)處理采集到的圖像，檢測(cè)和定位交通標(biāo)志，利用梯度直方圖提取特征向量。通過(guò)改進(jìn)支持向量機(jī)將圖像特征向量投影到線性數(shù)據(jù)空間，完成交通標(biāo)志實(shí)時(shí)分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，此次設(shè)計(jì)方法的分類正確率比基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和YOLOv3的方法高出10.2%、8.1%和7.2%，具有良好的應(yīng)用性。關(guān)鍵詞：支持向量機(jī);復(fù)雜背景;交通標(biāo)志;實(shí)時(shí)分類;特征提取;圖像處理中圖

摘 要：山路交通標(biāo)志的服務(wù)功能和對(duì)駕駛員駕駛行為的影響是不同于城市公路的。為探索山路各危險(xiǎn)段不同標(biāo)志對(duì)駕駛行為的影響機(jī)理，選擇警告和限速這兩類交通標(biāo)志在山路路況下對(duì)駕駛行為的影響機(jī)理，有助于深入理解駕駛員在山路警告交通標(biāo)志影響下的駕駛行為特性，為山路交通標(biāo)志的合理設(shè)計(jì)設(shè)置和山路交通安全管控提供理論依據(jù)，在此基礎(chǔ)上，研究山區(qū)公路標(biāo)志優(yōu)化方法。關(guān)鍵詞：交通標(biāo)志;駕駛行為;山區(qū)道路;標(biāo)志優(yōu)化;綜述0 引言 近年來(lái)，隨著我國(guó)公路里程的增加，道路交通事故的發(fā)生呈上

針對(duì)高速公路交通標(biāo)志養(yǎng)護(hù)進(jìn)行充分研究，首先簡(jiǎn)述了高速公路交通標(biāo)志養(yǎng)護(hù)的實(shí)際意義，然后介紹了高速公路交通標(biāo)志常見(jiàn)的養(yǎng)護(hù)方式，如，清潔板面、防腐涂層、清除遮擋、構(gòu)件修復(fù)等，最后著重探討了高速公路交通標(biāo)志的具體養(yǎng)護(hù)措施，包括加強(qiáng)交通標(biāo)志檢查、明確重點(diǎn)路段養(yǎng)護(hù)、及時(shí)更新交通標(biāo)志，以供參考。關(guān)鍵詞：高速公路;交通標(biāo)志;路段養(yǎng)護(hù)0 引言 隨著我國(guó)高速里程的不斷增長(zhǎng)，交通標(biāo)志作為公路交通安全設(shè)施的重要組成部分，是公路安全運(yùn)營(yíng)的重要保障。規(guī)范設(shè)置的交通標(biāo)志能夠有效的降低

尋駕駛?cè)艘曊J(rèn)交通標(biāo)志效率，本文構(gòu)建景區(qū)道路標(biāo)志視認(rèn)效率評(píng)價(jià)體系，設(shè)計(jì)實(shí)地視線追蹤實(shí)驗(yàn)，采集駕駛?cè)嗽诰皡^(qū)道路對(duì)交通標(biāo)志的視認(rèn)數(shù)據(jù);參照數(shù)據(jù)變化規(guī)律及指標(biāo)特性確定各項(xiàng)眼動(dòng)特征數(shù)據(jù)的最優(yōu)值和臨界值，建立交通標(biāo)志視認(rèn)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)集;采用基因選擇算法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行重要度排序，確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)體系的影響程度;利用功效系數(shù)法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)定，并建立視認(rèn)效率評(píng)價(jià)體系。應(yīng)用評(píng)價(jià)體系對(duì)南京鐘山風(fēng)景名勝區(qū)進(jìn)行視認(rèn)效果評(píng)價(jià)，從視認(rèn)效率出發(fā)提出交通標(biāo)志設(shè)置改善優(yōu)化建議。關(guān)鍵詞：交

ɡ哦o！認(rèn)識(shí)交通標(biāo)志小xiǎo朋pénɡ友yǒu們men，當(dāng)dānɡ你nǐ們men出chū去qù玩wán的de時(shí)shí候hou，一yí定dìnɡ要yào注zhù意yì馬mǎ路lù上shànɡ的de交jiāo通tōnɡ標(biāo)biāo志zhì，認(rèn)rèn真zhēn遵zūn守shǒu交jiāo通tōnɡ規(guī)ɡuī則zé哦o！交通安全歌小xiǎo朋pénɡ友yǒu，讓rànɡ我wǒ們men一yì邊biān唱chànɡ兒ér歌ɡē，一yì邊biān學(xué)xué習(xí)xí交jiāo通

學(xué)院 張 狀交通標(biāo)志識(shí)別是智能交通系統(tǒng)的一個(gè)重要研究方向，也是未來(lái)無(wú)人駕駛發(fā)展的關(guān)鍵一環(huán)。特別是針對(duì)存在外部因素影響的情況下，比如光照、遮擋等，一個(gè)準(zhǔn)確性高、魯棒性強(qiáng)的交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)急需出現(xiàn)，可以有效的減少交通事故的發(fā)生，保障人身安全和社會(huì)財(cái)產(chǎn)。本文介紹了交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的發(fā)展背景，交通標(biāo)志相關(guān)數(shù)據(jù)集的介紹，和利用深度學(xué)習(xí)關(guān)于交通標(biāo)志識(shí)別的技術(shù)研究，最后總結(jié)了交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的前景和發(fā)展趨勢(shì)?，F(xiàn)如今社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展蓬勃，以汽車為代表的制造業(yè)蒸蒸日上，自動(dòng)駕駛

概率[3]。交通標(biāo)志圖像智能識(shí)別是智能輔助駕駛系統(tǒng)最為關(guān)鍵的內(nèi)容，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)交通標(biāo)志圖像進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別，然后將結(jié)果反饋給駕駛員，從而對(duì)行駛車輛進(jìn)行及時(shí)控制，因此交通標(biāo)志圖像識(shí)別具有十分重要的社會(huì)和學(xué)術(shù)價(jià)值[4]。交通標(biāo)志圖像識(shí)別從本質(zhì)上講是一種分類問(wèn)題，國(guó)外一些發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)識(shí)別交通標(biāo)志圖像的研究時(shí)間早，交通標(biāo)志圖像識(shí)別成熟，而國(guó)內(nèi)由于機(jī)動(dòng)車出現(xiàn)時(shí)間晚，對(duì)交通標(biāo)志圖像識(shí)別起步晚，但由于我國(guó)對(duì)交通標(biāo)志圖像識(shí)別研究投入大，目前存在許多交通標(biāo)志圖像識(shí)別方法

了解決方案，交通標(biāo)志識(shí)別是智能交通系統(tǒng)最關(guān)鍵的部分，也是安全駕駛的重要組成部分。為此，該文在了解交通標(biāo)志基本概念情況下，對(duì)現(xiàn)有的交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了歸納和探討。關(guān)鍵詞：交通標(biāo)志;交通標(biāo)志識(shí)別;預(yù)處理;特征提取;數(shù)據(jù)集中圖分類號(hào)：TP3 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044（2020）25-0193-02Abstract： With the establishment of a comprehensive well-off societ

：高速公路;交通標(biāo)志;質(zhì)量;注意事項(xiàng)中圖分類號(hào)：U491.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A交通安全設(shè)施為道路工程的重要設(shè)施，主要是標(biāo)志、標(biāo)線、護(hù)欄、隔離柵等部分，其可以有效的降低交通事故的發(fā)生概率，避免縱、橫向的干擾和影響，切實(shí)提升道路交通運(yùn)行的安全性，提高交通服務(wù)質(zhì)量水平，也能夠提升道路交通的美觀性，尤其是對(duì)于經(jīng)濟(jì)與社會(huì)的發(fā)展起到一定的促進(jìn)作用。因此，不管是建設(shè)施工單位，還是管理單位，都需要加強(qiáng)道路安全設(shè)施的質(zhì)量管理，保證各個(gè)環(huán)節(jié)順利進(jìn)行，建設(shè)完善的質(zhì)量管理體系，從

發(fā)生。本文對(duì)交通標(biāo)志標(biāo)線的養(yǎng)護(hù)工作進(jìn)行了詳細(xì)分析，包括內(nèi)容、問(wèn)題以及相關(guān)措施等，希望能夠提供參考。關(guān)鍵詞：交通標(biāo)志;交通標(biāo)線;標(biāo)線遮擋;養(yǎng)護(hù)方法公路主體竣工后，附屬設(shè)施的一部分交通標(biāo)志、標(biāo)線的修筑工程就進(jìn)入正式啟動(dòng)程序，眾所周知，交通標(biāo)志是引導(dǎo)、指示車輛行走的基本設(shè)施，交通標(biāo)線是防止駕駛員疲勞，引導(dǎo)視線，引導(dǎo)車輛按車道有序行駛的主要依據(jù)。它們的作用是重要的，必不可少。公路交通標(biāo)志是用圖形符號(hào)和文字傳遞特征信息，用以管理交通，保證公路交通安全，協(xié)助車輛順利通

速度快，但對(duì)交通標(biāo)志類小目標(biāo)的檢測(cè)效果不佳。因此在SSD算法VGG16骨干網(wǎng)絡(luò)上引入感受野塊（RFB）結(jié)構(gòu)，既提升檢測(cè)速度又可在小目標(biāo)檢測(cè)上達(dá)到良好的檢測(cè)精度。與此同時(shí)，為提高網(wǎng)絡(luò)分類精度，在損失函數(shù)中加入中心損失。將SSD算法與改進(jìn)的SSD算法在VOC數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，對(duì)比其性能可知，改進(jìn)后算法mPA值達(dá)到80.7%，相比SSD300（VGG16）算法提高了3.5%。該算法在LISA traffic sign數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，在遷移學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上得到的mPA值

;影響探析;交通標(biāo)志在道路交通快速發(fā)展的同時(shí)，人們更加關(guān)注道路的質(zhì)量。交通事故一旦發(fā)生，不僅會(huì)帶給當(dāng)事人經(jīng)濟(jì)損失，更會(huì)帶來(lái)生命威脅。在交通事故中，也不乏因?yàn)榻煌ò踩O(shè)施的問(wèn)題導(dǎo)致嚴(yán)重后果的情況。交通安全設(shè)施是交通道路建設(shè)的重要構(gòu)成，但是在不少交通道路上常常被忽視，導(dǎo)致交通事故頻頻發(fā)生。正確認(rèn)識(shí)交通安全設(shè)施對(duì)于交通安全的影響，有利于真正從根源出發(fā)，提高交通安全水平。1 通安全設(shè)施對(duì)道路交通安全的重要意義現(xiàn)代化進(jìn)程的今天，道路只有具備完善的設(shè)施設(shè)備才能緊跟時(shí)代

引言先進(jìn)的交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)是實(shí)現(xiàn)輔助駕駛和無(wú)人駕駛的關(guān)鍵技術(shù)之一；可以輔助司機(jī)判斷周圍道路狀況，減輕負(fù)擔(dān)，顯著提高駕駛的安全性和舒適性。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)交通標(biāo)志識(shí)別做了很多研究，李翔等［1］提出了基于Hu不變矩的識(shí)別方法，但Hu不變矩含有大量的冗余信息；魏艷艷提出一種基于幅值譜和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志識(shí)別算法［2］，較好解決了所獲取的標(biāo)志圖像與實(shí)際交通標(biāo)志圖像之間的幾何失真問(wèn)題，提高了識(shí)別率；田秋紅［3］等提出了基于Zernike矩特征的識(shí)別方法，Zernike

要。關(guān)鍵詞：交通標(biāo)志 交通規(guī)則 交通安全一、設(shè)計(jì)意圖《交通標(biāo)志作用大》這個(gè)活動(dòng)選自山東省編教材中的主題四《我在馬路邊》。對(duì)于中班幼兒來(lái)說(shuō)，馬路是他們熟悉的環(huán)境，因?yàn)楹⒆觽兠刻焐嫌變簣@、離園回家都要走在馬路上;孩子對(duì)馬路上的各種車輛、標(biāo)志、交通等都充滿著濃厚的興趣。但是走在馬路上如果不遵守交通規(guī)則，是很危險(xiǎn)的。為了防止意外傷害的發(fā)生，增強(qiáng)幼兒我保護(hù)的能力與技巧，因此我設(shè)計(jì)了《交通標(biāo)志作用大》這個(gè)活動(dòng)。二、活動(dòng)目標(biāo)1. 積極參與游戲，體驗(yàn)游戲帶來(lái)的樂(lè)趣。2.

【摘 要】 交通標(biāo)志的合理配設(shè)不僅是城市道路交通流的管理、控制模式所需，亦是明確交通法規(guī)執(zhí)行和交通路權(quán)的必備途徑，對(duì)提高道路通行效率和道路交通安全運(yùn)行水平有重要影響。本文以指路標(biāo)志為研究對(duì)象，以受該指路標(biāo)志引導(dǎo)的車輛在行駛過(guò)程中互相干擾最小為控制目標(biāo)，為確定交通標(biāo)志在交叉口縱向設(shè)置的最小間距、城市道路交叉口渠化和交通標(biāo)志的布設(shè)、優(yōu)化等提供思路?！娟P(guān)鍵詞】 交通工程 選址 概率模型 交通標(biāo)志 交叉口 間距1 緒論交通標(biāo)志是用文字或符號(hào)來(lái)傳遞引導(dǎo)、限制、警告或

了較為完善的交通標(biāo)志與標(biāo)線系統(tǒng)，特別設(shè)計(jì)了停車讓行警告標(biāo)志以及與之配套的“前方停車”路面標(biāo)線，從而使次要道路上的車輛在到達(dá)交叉口時(shí)停車概率大幅度提高。在信號(hào)燈控制方式中，重點(diǎn)討論了信號(hào)燈設(shè)置條件以及信號(hào)配時(shí)的方法。關(guān)鍵詞：無(wú)燈控交叉口；交通安全隱患；停車讓行控制；交通標(biāo)志；路面標(biāo)線Treatments of potential safety hazards at un-signalized intersectionsJIN Zhifu（School of

度信息來(lái)檢測(cè)交通標(biāo)志可以去除因光線或霧霾天氣的影響，取得了不錯(cuò)的檢測(cè)效果.本文使用HSB顏色空間檢測(cè)交通標(biāo)志，然后分割目標(biāo)區(qū)域并縮放到統(tǒng)一大小，定義64維特征，最后計(jì)算歐式距離進(jìn)行交通標(biāo)志的識(shí)別. 關(guān)鍵詞：交通標(biāo)志;HSB顏色空間;圖像分割;圖像特征;圖像縮放中圖分類號(hào)：TP391.41 ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ?文章編號(hào)：1673-260X（2019）05-0036-031 引言 隨著社會(huì)不斷的發(fā)展和人類的不斷進(jìn)步，人們物質(zhì)生活水平也不斷提高，私家車已經(jīng)成為人

要：文章研究交通標(biāo)志文字的字?jǐn)?shù)對(duì)信息易讀性的影響。通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)來(lái)測(cè)量不同字?jǐn)?shù)的道路交通標(biāo)志認(rèn)讀閾限，作為衡量視覺(jué)信息易讀性的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，對(duì)此實(shí)驗(yàn)得出的數(shù)據(jù)進(jìn)行單因素重復(fù)測(cè)量方差分析，得出字?jǐn)?shù)對(duì)易讀性的影響關(guān)系，隨著字?jǐn)?shù)的增加易讀性越差。為以后設(shè)計(jì)符合人類工效學(xué)原則的道路交通標(biāo)志工作做鋪墊。關(guān)鍵詞：易讀性;交通標(biāo)志;方差分析;字?jǐn)?shù)中圖分類號(hào)：U491.5+2? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：2095-2945

覺(jué)來(lái)采集道路交通標(biāo)志信號(hào)，并通過(guò)分析系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)交通標(biāo)志的處理及分類任務(wù)?，F(xiàn)階段的主要研究方法有傳統(tǒng)方式的提取圖片的HOG特征、SIFT特征等，之后送入SVM分類器或者貝葉斯分類器中。實(shí)現(xiàn)對(duì)于交通標(biāo)志的提取與分類。近年來(lái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展也為交通標(biāo)志的識(shí)別貢獻(xiàn)了新的力量，CNN，F(xiàn)aster R-CNN等網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)也被運(yùn)用在交通標(biāo)志的識(shí)別中。針對(duì)智能交通體系構(gòu)建過(guò)程中的道路交通標(biāo)志識(shí)別率較低的問(wèn)題，本文將注意力機(jī)制引入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通標(biāo)志圖片的有效識(shí)

要：本文針對(duì)交通標(biāo)志版面設(shè)計(jì)提出視認(rèn)性與規(guī)范性要求，在滿足上述要求的基礎(chǔ)上進(jìn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，包括基礎(chǔ)層、標(biāo)志層與元信息層三個(gè)層次，最后提出交通標(biāo)志的輔助設(shè)計(jì)方法，力求通過(guò)形狀檢測(cè)、構(gòu)建分類模型等方式，提高系統(tǒng)設(shè)計(jì)的質(zhì)量和效率。關(guān)鍵詞：交通標(biāo)志;標(biāo)志版面;拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中圖分類號(hào)：U491.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2019）05-0177-011 交通標(biāo)志版面的設(shè)計(jì)要求1.1 視認(rèn)性要求在交通標(biāo)志設(shè)置方面，應(yīng)與視認(rèn)性要求相符合，主要是版面

摘? ?要：交通標(biāo)志分類作為先進(jìn)輔助駕駛系統(tǒng)與無(wú)人駕駛技術(shù)環(huán)境感知環(huán)節(jié)的一部分，實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地分類識(shí)別道路交通標(biāo)志，并將分類的交通標(biāo)志反饋給駕駛員和無(wú)人駕駛系統(tǒng)決策端，對(duì)提高行車安全意義重大。文章提出了基于卷積網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志分類網(wǎng)絡(luò)，利用LeNet5作為分類網(wǎng)絡(luò)，準(zhǔn)確率有較大的提升。關(guān)鍵詞：交通標(biāo)志;分類;卷積網(wǎng)絡(luò)交通標(biāo)志分類是先進(jìn)的駕駛員輔助系統(tǒng)的重要組成部分之一[1]。交通標(biāo)志有幾個(gè)顯著的特征，可以用來(lái)識(shí)別分類。交通標(biāo)志以特定的顏色和形狀設(shè)計(jì)、文字或符號(hào)

于深度學(xué)習(xí)的交通標(biāo)志識(shí)別算法。該算法先進(jìn)行邊緣檢測(cè)，提取出圖像中交通標(biāo)志所在的興趣區(qū)域;再利用LeNet-5深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)已提取出來(lái)的興趣區(qū)域進(jìn)行識(shí)別。以德國(guó)標(biāo)準(zhǔn)交通標(biāo)志圖數(shù)據(jù)庫(kù)為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的結(jié)果表明，該方法能有效理解交通標(biāo)志信息，具有識(shí)別效率高、使用簡(jiǎn)單等特點(diǎn)。關(guān)鍵詞： 交通標(biāo)志; 環(huán)境理解; 邊緣檢測(cè); 深度學(xué)習(xí)中圖分類號(hào)：TP301? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ?文章編號(hào)：1006-8228（2019）06-67-04Abstract：

于谷歌地球?qū)?span id="j5i0abt0b" class="hl">交通標(biāo)志在其上進(jìn)行標(biāo)記，并進(jìn)行保存與測(cè)試。結(jié)果表明，本文采用的交通標(biāo)志識(shí)別方法能有效的識(shí)別分類交通標(biāo)志，而基于谷歌地圖的農(nóng)村公路交通標(biāo)志標(biāo)記，準(zhǔn)確性高，對(duì)道路使用者起到提醒作用，有效的提升農(nóng)村公路通行能力。關(guān)鍵詞：農(nóng)村公路;交通標(biāo)志;識(shí)別;谷歌地圖;標(biāo)記中圖分類號(hào)：F542 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2019）03-0092-020 引言交通標(biāo)志承載著重要的駕駛信息，忽略這些重要的駕駛信息會(huì)給駕駛員帶來(lái)潛在的駕駛危險(xiǎn)。因此，

越來(lái)越復(fù)雜，交通標(biāo)志能夠通過(guò)向駕駛員提供道路狀況和道路限制信息來(lái)調(diào)節(jié)交通，協(xié)助車輛控制［1］。交通標(biāo)志識(shí)別作為智能交通系統(tǒng)重要的一部分，無(wú)論是利用前置攝像頭幫助司機(jī)識(shí)別道路前方的交通標(biāo)志，達(dá)到規(guī)范交通，減少交通事故的目的，還是在自動(dòng)駕駛、輔助駕駛領(lǐng)域都有舉足輕重的地位［2～3］。交通標(biāo)志識(shí)別是在交通標(biāo)志檢測(cè)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的，一個(gè)成功的交通標(biāo)志識(shí)別算法離不開(kāi)前期的ROI提取工作，自然場(chǎng)景下的交通標(biāo)志圖像在提取目標(biāo)區(qū)域時(shí)可供利用的特征有顏色特征［4～5］、形狀特

術(shù)快速發(fā)展，交通標(biāo)志識(shí)別方法成為一個(gè)重要的研究方向。為了輔助駕駛員實(shí)現(xiàn)安全駕駛，減少交通事故的發(fā)生，將AdaBoost-SVM和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network， CNN）相結(jié)合，構(gòu)建一個(gè)混合預(yù)測(cè)模型（mixed forecasting model， MFM），通過(guò)該模型識(shí)別交通標(biāo)志。將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為可訓(xùn)練的特征提取器，AdaBoost-SVM作為識(shí)別器。采用卷積層和下采樣層構(gòu)建兩組隱層結(jié)構(gòu)，將預(yù)處理的圖像作為CNN

】高速公路；交通標(biāo)志；安全性【Abstract】The setting of expressway signs is based on the latest regulations and standards， so as to make them meet the specifications but not completely stick to the norms， which reflects flexibility， compatibility，

不高，這就對(duì)交通標(biāo)志識(shí)別的準(zhǔn)確性提出很高要求。針對(duì)這種問(wèn)題，我們提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志識(shí)別方法。該方法采用兩步驟方案，在檢測(cè)步驟中，目標(biāo)是提出圖片中交通標(biāo)志的邊界框。在識(shí)別步驟中，是識(shí)別裁剪圖像的標(biāo)簽。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們提出的方案能夠有效解決光照變化、各種天氣等實(shí)際駕駛環(huán)境中的問(wèn)題。關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；交通標(biāo)志中圖分類號(hào)：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2018）06-0096-02智能汽車是未來(lái)汽車

611730交通標(biāo)志信息密度定義為：?jiǎn)挝婚L(zhǎng)度路段內(nèi)駕駛員搜集到的交通標(biāo)志信息數(shù)量[1]。而交通標(biāo)志密度閾值指的是單位長(zhǎng)度道路路段內(nèi)駕駛員能處理的最大交通標(biāo)志信息數(shù)量。目前很多城市路段的交通標(biāo)志布設(shè)間距過(guò)小，出現(xiàn)交通標(biāo)志信息密度過(guò)大的現(xiàn)象[2]。駕駛員還沒(méi)能來(lái)得及對(duì)上游信息進(jìn)行處理，下游交通信息就接連出現(xiàn)，影響駕駛員對(duì)交通標(biāo)志的正常識(shí)認(rèn)，對(duì)行車安全有著十分不利的影響[3]。因此，有必要對(duì)城市道路上交通標(biāo)志的密度閾值進(jìn)行深入研究。1 單義性和多義性交通標(biāo)志1.

變化場(chǎng)景下的交通標(biāo)志檢測(cè)技術(shù)1.1 顏色分割圖像RGB顏色空間的色度會(huì)受到亮度以及飽和度的影響，如果亮度與飽和度變化過(guò)大，那么RGB的圖像區(qū)域?qū)⒑茈y分割出來(lái)，所以，本文就針對(duì)該問(wèn)題，提出了一種新型的RGB空間顏色增強(qiáng)計(jì)算方法，。顏色增強(qiáng)計(jì)算方法指的就是，在對(duì)交通標(biāo)志進(jìn)行檢測(cè)的時(shí)候，將交通標(biāo)志中的紅、黃、藍(lán)等對(duì)三種主要顏色進(jìn)行增強(qiáng)，然后忽略標(biāo)志中的其他顏色，以達(dá)到對(duì)交通標(biāo)志效果的準(zhǔn)確檢測(cè)。RGB圖像顏色的像素點(diǎn)為：X={XR，XG，XB}，其中S=XR+XG

征向量系數(shù)的交通標(biāo)志識(shí)別方法研究*鄒柏賢1，苗 軍2，孟 斌1(1.北京聯(lián)合大學(xué) 應(yīng)用文理學(xué)院，北京1000191;2.北京信息科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院,北京100101)對(duì)交通標(biāo)志的識(shí)別研究一直是模式識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。提出一種利用主成分特征向量系數(shù)和最近鄰分類識(shí)別交通標(biāo)志的方法，經(jīng)驗(yàn)證取得較好的識(shí)別效果；同時(shí)，還研究探討了交通標(biāo)志圖像的分辨率大小、主成分特征個(gè)數(shù)對(duì)正確識(shí)別率的影響。該方法的特點(diǎn)是交通標(biāo)志圖像來(lái)自真實(shí)環(huán)境，減小了計(jì)算量。交通標(biāo)志圖像；主成分特

控可變太陽(yáng)能交通標(biāo)志研究何永明,楊 柳,張忠文,張 冶(東北林業(yè)大學(xué) 交通學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040)為了完善我國(guó)交通標(biāo)志體系，在對(duì)現(xiàn)有交通標(biāo)志分析的基礎(chǔ)上，對(duì)燈串式LED遙控可變太陽(yáng)能交通標(biāo)志的組成結(jié)構(gòu)、工作原理進(jìn)行論述，并制作實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?。?shí)驗(yàn)結(jié)果表明：遙控?zé)舸絃ED可變交通標(biāo)志造價(jià)低，制造成本不到目前點(diǎn)陣式LED交通標(biāo)志的50%，且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，可靠度高，是點(diǎn)陣式LED可變交通標(biāo)志牌的20倍以上。太陽(yáng)能；交通標(biāo)志；實(shí)驗(yàn)；遙控交通標(biāo)志牌在交通管理中發(fā)

和色彩分割的交通標(biāo)志檢測(cè)系統(tǒng)研究近年來(lái)，交通標(biāo)志自動(dòng)檢測(cè)（TSD）系統(tǒng)的研究與應(yīng)用越來(lái)越廣泛，因?yàn)?span id="j5i0abt0b" class="hl">交通標(biāo)志是引導(dǎo)車輛的重要信息。在一個(gè)不良交通狀況下，當(dāng)駕駛員不注意交通標(biāo)志而有可能發(fā)生交通事故時(shí)，如果啟動(dòng)交通標(biāo)志識(shí)別（TSR）系統(tǒng)，則會(huì)使駕駛員的駕駛更安全、更容易。TSR系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)是一項(xiàng)復(fù)雜的工作，因?yàn)?span id="j5i0abt0b" class="hl">交通標(biāo)志一直處于變化中，如不同季節(jié)、不同氣象條件下照明條件也是不一樣的，而交通標(biāo)志的模糊效果和褪色跡象也是影響交通標(biāo)志檢測(cè)的主要因素。此外，在實(shí)時(shí)環(huán)境中需要

108）路網(wǎng)交通標(biāo)志信息系統(tǒng)量化評(píng)價(jià)研究■?？蔀?林庚釵2林毅2（1.福建省交通質(zhì)量安全監(jiān)督局,福州350001；2.福州大學(xué)土木工程學(xué)院，福州350108）針對(duì)目前規(guī)范中路網(wǎng)交通標(biāo)志信息系統(tǒng)尚無(wú)統(tǒng)一量化標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題，本文從交通標(biāo)志信息的合理性、連續(xù)性和準(zhǔn)確性三個(gè)方面構(gòu)建了網(wǎng)路交通標(biāo)志信息系統(tǒng)量化評(píng)價(jià)模型，重點(diǎn)引進(jìn)信息聯(lián)合熵理論對(duì)交通標(biāo)志進(jìn)行量化建模，并給出相應(yīng)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，案例分析結(jié)果表明，該模型可以對(duì)區(qū)域路網(wǎng)交通標(biāo)志的信息過(guò)載、信息的不連續(xù)性和不準(zhǔn)確性進(jìn)行量

，妞妞迷上了交通標(biāo)志，每天都在上學(xué)和放學(xué)的路上讓爸爸給她解釋這些標(biāo)志的意思。2.星期天，爸爸媽媽帶著妞妞去逛街，妞妞對(duì)媽媽說(shuō)：“今天，我們來(lái)比比誰(shuí)找到的交通標(biāo)志多！”3.“我來(lái)當(dāng)裁判！”爸爸自告奮勇地說(shuō)。4.“這里有人行橫道標(biāo)志，我們走這里。”很快，妞妞發(fā)現(xiàn)了一個(gè)交通標(biāo)志。5.媽媽發(fā)現(xiàn)了一個(gè)限制時(shí)速的標(biāo)志。“汽車在這條路上行駛，車速要慢一點(diǎn)?！辨ゆふf(shuō)。6.“這個(gè)是說(shuō)不能按喇叭?！薄斑@里不能停車?！辨ゆび职l(fā)現(xiàn)了兩個(gè)交通標(biāo)志。7.“步行街到啦！”看到這個(gè)大人牽

朝鮮交通標(biāo)志郵票朝鮮交通標(biāo)志郵票盧森堡交通標(biāo)志郵票阿根廷交通標(biāo)志郵票前民主德國(guó)交通信號(hào)標(biāo)志郵票前民主德國(guó)交通信號(hào)標(biāo)志郵票前民主德國(guó)交通信號(hào)標(biāo)志郵票以色列交通標(biāo)志郵票以色列交通標(biāo)志郵票泰國(guó)交通及信號(hào)標(biāo)志郵票

道路實(shí)施中的交通標(biāo)志的設(shè)計(jì)也是一種交通法規(guī)的體現(xiàn)。交通標(biāo)志對(duì)于道路的管理也是一種幫助。因此在進(jìn)行交通標(biāo)志的設(shè)計(jì)過(guò)程中要充分的參照交通法規(guī)，同時(shí)要在強(qiáng)制性和非強(qiáng)制性的設(shè)計(jì)上有所區(qū)別，對(duì)于道路設(shè)施中的重點(diǎn)部位進(jìn)行重點(diǎn)設(shè)計(jì)，已達(dá)到我們需要達(dá)到的目的。一、道路設(shè)施中的交通標(biāo)志的主要作用和相關(guān)特點(diǎn)道路標(biāo)志在先進(jìn)的公路建設(shè)中有著非常重要的作用，交通標(biāo)志在設(shè)計(jì)的過(guò)程中有幾個(gè)非常重要的特點(diǎn)。本文從五個(gè)方面進(jìn)行分析。第一個(gè)方面是交通標(biāo)志放置在道路的右側(cè)方向，駕駛員在駕駛過(guò)程

9）0 引言交通標(biāo)志識(shí)別是應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究，且重點(diǎn)是交通場(chǎng)景圖像方面的自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別的一個(gè)新型研究領(lǐng)域。近年來(lái)，交通標(biāo)志識(shí)別在道路維護(hù)、駕駛員支持系統(tǒng)以及自動(dòng)無(wú)人駕駛汽車等方面吸引了越來(lái)越多研究人員的關(guān)注[1]。國(guó)外在交通標(biāo)志識(shí)別方面起步較早，在20世紀(jì)90年代，美國(guó)的Kehtarnavaz等人[2]就通過(guò)提取交通標(biāo)志在HSV彩色空間中的顏色特征和形狀特征完成了對(duì)交通標(biāo)志的檢測(cè)，他們當(dāng)時(shí)已經(jīng)完成了STOP禁令標(biāo)志檢測(cè)系統(tǒng)的研發(fā)。Bascon等人[3]通過(guò)

車載攝像頭的交通標(biāo)志檢測(cè)與識(shí)別介紹了車載實(shí)時(shí)交通標(biāo)志檢測(cè)及跟蹤系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)與實(shí)現(xiàn)方式。在這個(gè)架構(gòu)中，介紹了基于均值漂移集群的一個(gè)通用的檢測(cè)細(xì)化過(guò)程。這項(xiàng)技術(shù)有利于減少誤報(bào)的次數(shù)、提高檢測(cè)精度。隨著時(shí)間的推移，已經(jīng)檢測(cè)出的物體會(huì)被追蹤下去，利用一個(gè)特定實(shí)例的追蹤函數(shù)，編碼目標(biāo)特征與模板之間的關(guān)系，如果某些特征符合交通標(biāo)志就會(huì)被識(shí)別且追蹤下去。程序采用C++進(jìn)行編寫。交通標(biāo)志的識(shí)別過(guò)程是利用模板的匹配實(shí)現(xiàn)的。眾所周知，交通標(biāo)志的形狀與顏色等是由各個(gè)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)規(guī)

SNCC 的交通標(biāo)志識(shí)別與跟蹤房澤平1,2,段建民*1,鄭榜貴1(1. 北京工業(yè)大學(xué) 電子信息與控制工程學(xué)院,北京 100124;2. 中原工學(xué)院 電子信息學(xué)院,鄭州 450007)提出了基于特征顏色和 SNCC 的交通標(biāo)志識(shí)別與跟蹤方案,該方案用于智能車輛的交通標(biāo)志識(shí)別與跟蹤.在 YCbCr色彩空間對(duì)交通場(chǎng)景圖像進(jìn)行顏色閾值分割,提取交通標(biāo)志所在區(qū)域.根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)交通標(biāo)志的背景和內(nèi)景特征顏色,設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)交通標(biāo)志的背景和內(nèi)景顏色特征匹配模板.以背景和內(nèi)景顏色特征

ɑ！一.認(rèn)識(shí)交通標(biāo)志二.碰到這些情況怎么辦？馬mǎ路lù上shànɡ的de車chē輛liànɡ川chuān流liú不bù息xī，一yí輛liànɡ接jiē著zhe一yí輛liànɡ，小xiǎo明mínɡ該ɡāi怎zěn么me走zǒu呢ne？別bié急jí，有yǒu小xiǎo豆dòu在zài旁pánɡ邊biān指zhǐ導(dǎo)dǎo，小xiǎo明mínɡ肯kěn定dìnɡ能nénɡ安ān全quán回huí家jiā的de。小xiǎo朋pénɡ友yǒu們men，一yí